是的，可以同时估算训练集和测试集。您必须注意不要通过拆分引入信息泄漏 - 如果您对训练集进行插补，则对测试集也使用相同的插补过程。我相信评论中也提到了这一点。以下是一些进一步的信息：

请参阅https://stats.stackexchange.com/questions/95083/imputation-before-or-after-splitting-into-train-and-test

除非您知道可以在现实生活中获得该数据，否则您不应该估算您的测试集。大多数时候，在现实生活中的数据中，插补只是零意义。假设您正在预测客户是否会违约并采取贷款申请变量，如果有人忘记在申请表中填写他的年龄，您将不会使用您预设的训练插补模型来填写，这不仅仅是一个数据随机丢失的点，它是一个真实的人。所以要小心你使用模型的目的，然后决定测试的插补。