BMC Medical Informatics and Decision Making

Table 2 Correlation between expected and actual values of the dependent variable Y as calculated from equation [1], average of 500 samples of n = 400, k = 5, 15 % or 30 % of missing data

From: Nearest neighbor imputation algorithms: a critical evaluation

		Estimated vs actual Y
	Missing	15 %			30 %
Framework	Method	Bias	Var	MSE	Bias	Var	MSE
Plain	1NN	0.16957	0.00072	0.02947	0.30959	0.00114	0.09698
	kNN	0.10961	0.00035	0.01236	0.21987	0.00068	0.04902
	wkNN	0.10947	0.00035	0.01233	0.21958	0.00068	0.04890
RReliefF10	1NN	0.15170	0.00075	0.02377	0.29608	0.00163	0.08928
	kNN	0.10036	0.00042	0.01049	0.20963	0.00104	0.04498
	wkNN	0.10023	0.00041	0.01046	0.20947	0.00104	0.04492
RReliefF20	1NN	0.15246	0.00063	0.02387	0.29331	0.00136	0.08738
	kNN	0.09850	0.00035	0.01005	0.20607	0.00087	0.04333
	wkNN	0.09839	0.00035	0.01002	0.20580	0.00087	0.04322
RReliefF30	1NN	0.15202	0.00068	0.02379	0.29081	0.00122	0.08579
	kNN	0.09893	0.00033	0.01012	0.20508	0.00079	0.04285
	wkNN	0.09877	0.00033	0.01008	0.20474	0.00079	0.04271
Bagging	1NN	0.10287	0.00030	0.01088	0.20756	0.00063	0.04370
	kNN	0.10608	0.00030	0.01156	0.21240	0.00061	0.04572
	wkNN	0.10544	0.00030	0.01142	0.21078	0.00061	0.04503
Random	1NN	0.10629	0.00030	0.01160	0.20738	0.00059	0.04359
	kNN	0.10626	0.00030	0.01159	0.20638	0.00058	0.04317
	wkNN	0.10622	0.00030	0.01158	0.20631	0.00058	0.04314
Bagging + Random	1NN	0.11010	0.00031	0.01243	0.21258	0.00060	0.04579
	kNN	0.11101	0.00032	0.01264	0.21422	0.00060	0.04649
	wkNN	0.11083	0.00032	0.01260	0.21386	0.00060	0.04633
Mean Imputation		0.11857	0.00035	0.01441	0.22512	0.00063	0.05130

Back to article page

ISSN: 1472-6947

Contact us

General enquiries: journalsubmissions@springernature.com