Skip to main content

Table 3 Inaccuracy in the imputation of missing variables, average of 500 samples of n = 400, k = 5, 15 % or 30 % of missing data

From: Nearest neighbor imputation algorithms: a critical evaluation

   Inaccuracy of imputed values
  Missing 15 % 30 %
Framework Method X0 X1 X 2 X0 X1 X 2
Plain 1NN 0.20513 0.22972 0.56589 0.20740 0.23113 0.56644
  kNN 0.16135 0.18078 0.45804 0.16467 0.18252 0.46226
  wkNN 0.16119 0.18072 0.45814 0.16443 0.18246 0.46245
RReliefF10 1NN 0.18585 0.22663 0.56361 0.19424 0.23259 0.56324
  kNN 0.14861 0.17971 0.45634 0.15461 0.18305 0.46181
  wkNN 0.14846 0.17968 0.45643 0.15447 0.18305 0.46184
RReliefF20 1NN 0.18808 0.22416 0.56186 0.19247 0.22891 0.56218
  kNN 0.14847 0.17785 0.45450 0.15313 0.18181 0.45896
  wkNN 0.14831 0.17781 0.45463 0.15291 0.18179 0.45918
RReliefF30 1NN 0.18835 0.22493 0.55807 0.19371 0.22806 0.55949
  kNN 0.14918 0.17770 0.45381 0.15377 0.18058 0.45964
  wkNN 0.14899 0.17767 0.45394 0.15353 0.18056 0.45974
Bagging 1NN 0.15793 0.17242 0.43902 0.16149 0.17539 0.44266
  kNN 0.16258 0.17134 0.43148 0.16670 0.17458 0.43561
  wkNN 0.16190 0.17119 0.43162 0.16558 0.17431 0.43583
Random 1NN 0.16244 0.17164 0.43141 0.16253 0.17400 0.43639
  kNN 0.16299 0.17099 0.42932 0.16298 0.17307 0.43380
  wkNN 0.16294 0.17097 0.42932 0.16292 0.17306 0.43381
Bagging + Random 1NN 0.16635 0.17287 0.43159 0.16636 0.17490 0.43593
  kNN 0.16785 0.17238 0.42907 0.16823 0.17436 0.43371
  wkNN 0.16765 0.17233 0.42907 0.16799 0.17429 0.43371
Mean Imputation   0.17576 0.17412 0.42819 0.17560 0.17616 0.43270