Skip to main content

Table 3 nRMSD scores for the ordinal features in the training set. The best performances are highlighted in bold

From: Exploiting mutual information for the imputation of static and dynamic mixed-type clinical data with an adaptive k-nearest neighbours approach

Features

Imputation methods

 

Amelia II

MICE

missForest

k-RN

wk-NN

k-RN

wk-NN MI

    

k=10

k=10

k=20

k=20

ALSFRS-R 1

0.1959

0.1540

0.1788

0.2454

0.1529

0.2390

0.1249

ALSFRS-R 2

0.1644

0.1433

0.1684

0.1904

0.1394

0.1907

0.1218

ALSFRS-R 3

0.1768

0.1387

0.1679

0.2175

0.1331

0.2130

0.1133

ALSFRS-R 4

0.2173

0.1916

0.2145

0.2516

0.1606

0.2455

0.1472

ALSFRS-R 5

0.2183

0.1863

0.2179

0.2812

0.1763

0.2727

0.1394

ALSFRS-R 6

0.2064

0.2015

0.2113

0.2864

0.1849

0.2773

0.1513

ALSFRS-R 7

0.1953

0.1696

0.1833

0.2645

0.1544

0.2550

0.1295

ALSFRS-R 8

0.2021

0.1488

0.1651

0.2460

0.1470

0.2377

0.1138

ALSFRS-R 9

0.2655

0.2405

0.2268

0.3744

0.2222

0.3657

0.1589

ALSFRS-R 10

0.1060

0.1093

0.1565

0.2523

0.1668

0.2475

0.0943

ALSFRS-R 11

0.0854

0.0982

0.1340

0.2446

0.1585

0.2403

0.0847

ALSFRS-R 12

0.0682

0.0434

0.0485

0.0933

0.0637

0.0908

0.0391

Average

0.1751

0.1521

0.1728

0.2457

0.1550

0.2396

0.1182