Nearest neighbor imputation algorithms: a critical evaluation

Beretta, Lorenzo; Santaniello, Alessandro

doi:10.1186/s12911-016-0318-z

BMC Medical Informatics and Decision Making

Table 5 Performance of the different imputation algorithms in the SPECTF dataset with 15 % of cases with missing values (MCAR schema)

From: Nearest neighbor imputation algorithms: a critical evaluation

		AVG RNK	F5S				F13S				F16S				F20S
Framework	NN	AVG RNK	β	Inacc.	SD	RNK	β	Inacc	SD	RNK	β	Inacc	SD	RNK	β	Inacc	SD	RNK
Plain	1NN	11	0.00055	0.10236	0.07645	2	0.00048	0.25751	0.20554	12	0.00188	0.10025	0.25897	14	0.00208	0.08654	0.22260	14
	3NN	13	0.00037	0.08654	0.14198	1	0.00026	0.24829	0.55387	15	0.00113	0.09287	0.37754	15	0.00106	0.09324	0.38604	15
	10NN	16	0.00044	0.09324	0.29798	6	0.00024	0.25926	0.93204	17	0.00091	0.09282	0.43864	17	0.00085	0.13671	0.67729	17
RReliefF10	1NN	12	0.00108	0.13671	0.10879	17	0.00081	0.21663	0.10804	8	0.00245	0.09252	0.21413	9	0.00288	0.11535	0.16061	9
	3NN	5	0.00056	0.11535	0.20818	14	0.00038	0.18647	0.25249	5	0.00108	0.08159	0.26951	2	0.00127	0.10922	0.25977	2
	10NN	10	0.00038	0.10922	0.36227	16	0.00023	0.18632	0.48904	9	0.00071	0.07924	0.36886	7	0.00076	0.12170	0.48206	7
RReliefF20	1NN	4	0.00079	0.12170	0.09823	10	0.00049	0.18938	0.09443	4	0.00177	0.08818	0.19667	4	0.00198	0.10374	0.15313	4
	3NN	1	0.00038	0.10374	0.20308	7	0.00023	0.16492	0.24663	1	0.00083	0.07912	0.29916	1	0.00083	0.10194	0.27393	1
	10NN	6	0.00030	0.10194	0.34090	13	0.00016	0.16934	0.46077	6	0.00061	0.07827	0.38066	6	0.00054	0.11605	0.49548	6
RReliefF30	1NN	3	0.00060	0.11605	0.09507	8	0.00039	0.18664	0.10566	3	0.00153	0.08897	0.21147	5	0.00180	0.09929	0.16041	5
	3NN	2	0.00033	0.09929	0.18934	4	0.00019	0.16570	0.26288	2	0.00084	0.08041	0.31290	3	0.00077	0.09905	0.29194	3
	10NN	7	0.00027	0.09905	0.32647	9	0.00015	0.17219	0.47827	7	0.00063	0.08011	0.39277	8	0.00052	0.09865	0.51013	8
Bagging	1NN	17	0.00052	0.09865	0.36311	12	0.00026	0.26573	1.06013	18	0.00101	0.09273	0.45949	18	0.00084	0.10679	0.79511	18
	3NN	20	0.00064	0.10679	0.43314	18	0.00033	0.28017	1.20518	20	0.00117	0.09412	0.48350	20	0.00103	0.12034	0.92381	20
	10NN	21	0.00060	0.12034	0.53072	21	0.00042	0.29474	1.32230	21	0.00134	0.09648	0.52562	21	0.00125	0.08574	104.138	21
Random	1NN	8	0.00023	0.08574	0.27112	3	0.00013	0.17789	0.61912	10	0.00063	0.07941	0.42192	10	0.00041	0.08773	0.47887	10
	3NN	9	0.00025	0.08773	0.31320	5	0.00013	0.18342	0.71124	11	0.00063	0.08053	0.44411	11	0.00040	0.09447	0.55429	11
	10NN	14	0.00026	0.09447	0.39598	11	0.00014	0.19570	0.83654	13	0.00064	0.08274	0.46791	12	0.00042	0.10005	0.70133	12
Bagging	1NN	15	0.00028	0.10005	0.43214	15	0.00015	0.20818	0.90011	14	0.00068	0.08464	0.47270	13	0.00045	0.10636	0.77000	13
+Random	3NN	18	0.00029	0.10636	0.47922	19	0.00016	0.22459	1.02479	16	0.00071	0.08658	0.49146	16	0.00047	0.11750	0.86695	16
	10NN	19	0.00034	0.11750	0.52735	20	0.00021	0.25749	1.19241	19	0.00082	0.09074	0.51276	19	0.00056	0.13035	0.96854	19
Mean Imputation		22	0.00060	0.13035	0.59451	22	0.00064	0.30319	1.38048	22	0.00193	0.10097	0.54523	22	0.00244	0.23502	1.11848	22

Back to article page

ISSN: 1472-6947

Contact us

General enquiries: journalsubmissions@springernature.com