我有一个数据集，其中的目标变量有15%的空值，我想使用这些空行作为我的测试集，这是可能的吗？

是的，你可以使用数据集中的空值作为测试集。在机器学习和数据分析中，常常需要将数据集划分为训练集和测试集，以评估模型的性能和泛化能力。空值通常表示缺失的数据，可以作为测试集的一部分。

在处理空值时，可以选择以下几种方法：

1. 删除空值：如果数据集中的空值比例较小且对结果影响较小，可以直接删除包含空值的行。
2. 填充空值：可以使用均值、中位数、众数等统计量填充空值，或者使用插值方法进行填充，如线性插值、多项式插值等。
3. 创建指示变量：将空值作为一个新的类别，创建一个二元指示变量来表示是否为空值。
4. 使用模型进行填充：可以使用其他特征值来预测空值，例如使用回归模型、分类模型等进行填充。

根据你的需求，你可以选择将数据集中的空值作为测试集。在划分训练集和测试集时，可以使用各种方法来确保测试集的空值比例与原始数据集相同。例如，可以使用随机抽样的方法，从原始数据集中选择相同比例的空值作为测试集。

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