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