在不考虑计算复杂度和可解释性的前提下，最合理的填补方法是：

**D: 模型法**

### 专业分析

- **常数法**：将所有缺失值填补为一个常数（例如零）。这种方法简单，但容易引入偏差，特别是在数据分布复杂的情况下，可能导致数据失真。

- **均值法**：用特征的均值填补缺失值。虽然减少了数据的偏差，但在数据集的特征呈现非对称分布时，均值可能不是中间的典型值，从而影响模型性能。

- **中位数法**：用特征的中位数填补缺失值。比均值法更稳健，因为中位数不受极端值影响。但是，中位数法同样没有考虑不同特征之间的潜在关系。

- **模型法**：这是通过利用其他可用数据训练一个模型（如回归、KNN、随机森林等），来预测和填补缺失值。此方法能够最大限度地保留数据之间的关系，通常可以取得更好的表现，尤其是在缺失值模式较为复杂或数据重要性较高的情况下。

### 结论

在不受计算复杂度和可解释性限制的情况下，模型法可以更精准地填补缺失值，因为它能够捕捉数据中潜在的模式和关系，从而提供更准确的估计。这就是为什么在此情境下，模型法被认为是最合理的选择。