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