在填補質量和模型性能之間找到最佳平衡，可以考慮以下策略：
綜合評估指標：在評估填補質量時，不僅要考慮填補的準確性，還要考慮其對下游模型性能的影響。使用多種評估指標（如F1分數、均方根誤差、KL散度等）來全面評估填補質量，並觀察其對模型性能的影響。
交叉驗證：通過交叉驗證來測試不同填補方法的效果，這樣可以在不同的數據子集上評估填補質量和模型性能，從而找到最佳的填補策略。
模型選擇：選擇合適的模型架構來適應填補後的數據特性。某些模型可能對填補質量的變化更敏感，因此選擇合適的模型可以提高整體系統性能。
迭代優化：在填補和模型訓練之間進行迭代優化。可以先進行初步填補，然後訓練模型，接著根據模型的表現進行填補的調整，這樣可以不斷改進填補質量和模型性能。
社會影響考量：在評估填補質量和模型性能時，還應考慮社會影響，特別是在涉及敏感屬性的應用中。確保填補方法不會引入偏見或不公平性，這對於實現更好的整體系統性能至關重要。