- Tytuł:
-
Some Remarks on the Data Imputation Using “missForest” Method
Kilka uwag o imputacji danych z wykorzystaniem metody "missforest" - Autorzy:
- Misztal, Małgorzata
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/905779.pdf
- Data publikacji:
- 2013
- Wydawca:
- Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
- Tematy:
-
missing values
single and multiple imputation
random forests
missForest - Opis:
-
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. - Źródło:
-
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2013, 285
0208-6018
2353-7663 - Pojawia się w:
- Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki