Results found: 1

Search results

Search:
in the keywords: single and multiple imputation

Sort By:

Limit search:

Some Remarks on the Data Imputation Using “missForest” Method

100%

Misztal M., University of Lodz D. o. S. M.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

2013

vol. 285

Missing data are quite common in practical applications of statistical methods and imputation is a general statistical method for the analysis of incomplete data sets. Stekhoven and Bühlmann (2012) proposed an iterative imputation method (called “missForest”) based on Random Forests (Breiman 2001) to cope with missing values. In the paper a short description of “missForest” is presented and some selected missing data techniques are compared with “missForest” by artificially simulating different proportions and mechanisms of missing data using complete data sets from the UCI repository of machine learning databases.

W pracy Stekhovena i Bühlmanna (2012) zaproponowano nową iteracyjną metodę imputacji (nazwaną „missForest”) opartą na metodzie Random Forests Breimana (2001). W niniejszym artykule omówiono metodę „missForest” i porównano kilka wybranych technik postępowania w sytuacji występowania braków danych z metodą „missForest”. W tym celu wykorzystano podejście symulacyjne generując różne proporcje i mechanizmy powstawania braków danych w zbiorach danych pochodzących głównie z repozytorium baz danych na Uniwersytecie Kalifornijskim w Irvine.

Refine search results

1 Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

1 Misztal M.

1 University of Lodz D. o. S. M.

1 2013

Search results

Some Remarks on the Data Imputation Using “missForest” Method