在处理信用评估模型中的缺失值和异常值时，需要采取一些有效的方法来确保模型的准确性和稳定性。以下是一些建议：
缺失值处理：
异常值处理：
在实际操作中，可以结合数据分析和领域知识来决定如何处理缺失值和异常值。同时，可以利用交叉验证等方法来评估不同处理方式对模型性能的影响，选择最适合的处理方式。
举个例子，假设在信用评估模型中，某个特征的缺失值较多，可以首先观察这个特征与目标变量之间的关系，如果关系不显著，可以考虑删除该特征；如果关系较强，可以尝试填充缺失值并观察模型效果。对于异常值，可以通过箱线图等方法进行识别，进而采取适当的处理方式。
综上所述，处理信用评估模型中的缺失值和异常值需要综合考虑数据特点和业务需求，采用合适的方法来提高模型的准确性和稳定性。