Object's details: Some Remarks on the Data Imputation Using “missForest” Method

Provider:Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego

Description

Title:
Some Remarks on the Data Imputation Using “missForest” Method
Creator:
Misztal, Małgorzata
Contributor:
University of Lodz, Department of Statistical Methods
Description:
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.
Object availability:
free access
Date:
2015.06.23;
2013
Type:
Article
Language:
English;
eng
Format:
application/pdf
Publisher:
Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Relation:
Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica;285
Subject:
missing values;
single and multiple imputation;
random forests;
missForest
Identifier:
0208-6018;
http://hdl.handle.net/11089/10081
Data provider:
Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego

Similar objects

Some Remarks on the Data Imputation Using “missForest” Method

Creator:Misztal, Małgorzata

Date:2015.06.23 | 2013

Type:image

Wpływ wybranych metod uzupełniania brakujących danych na wyniki klasyfikacji obiektów z wykorzystaniem drzew klasyfikacyjnych w przypadku zbiorów danych o niewielkiej liczebności - ocena symulacyjna

Creator:Misztal, Małgorzata

Date:2012.12.31 | 2012

Type:image

Imputation of Missing Data Using R Package

Creator:Misztal, Małgorzata

Date:2013.06.04 | 2012

Type:image

Ocena wpływu wybranych metod imputacji na wyniki klasyfikacji obiektów w modelach drzew klasyfikacyjnych

Creator:Misztal, Małgorzata

Date:2013.12.31 | 2013

Type:image

Klasyfikacja danych lotniczego skaningu laserowego z wykorzystaniem algorytmu Random Forests

Creator:Kaczałek, Bogusław

Date:2019.12.31 | 2019

Type:text

Neuro-rough-fuzzy approach for regression modelling from missing data

Creator:Simiński, Krzysztof

Date:2012

Type:image

A System for Filling Store Displays: Pitting a Single Model against a Set of Demand Forecasting Models

Creator:Myna, Artur | Myna, Jacek

Date:2023.12.31 | 2023

Type:image

Analiza porównawcza wybranych technik eksploracji danych do klasyfikacji danych medycznych z brakującymi obserwacjami

Date:2012.12.31 | 2012

Type:image

Federacja Bibliotek Cyfrowych

Object's details: Some Remarks on the Data Imputation Using “missForest” Method

Description

Similar objects