Performance Comparison of Recent Imputation Methods for Classification Tasks over Binary Data
Notice bibliographique
Résumé
This paper evaluates the effect on the predictive accuracy of different models of two recently proposed imputation methods, namely missForest (MF) and Multiple Imputation based on Expectation-Maximization (MIEM), along with two other imputation methods: Sequential Hot-deck and Multiple Imputation based on Logistic Regression (MILR). Their effect is assessed over the classification accuracy of four different models, namely Tree Augmented Naive Bayes (TAN) which has received little attention, Naive Bayes (NB), Logistic Regression (LR), and Support Vector Machine (SVM) with Radial Basis Function (RBF) kernel. Experiments are conducted over fourteen binary datasets with large feature sets, and across a wide range of missing data rates (between 5 and 50%). The results from 10 fold cross-validations show that the performance of the imputation methods varies substantially between different classifiers and at different rates of missing values. The MIEM method is shown to generally give the best results for all the classifiers across all rates of missing data. While NB model does not benefit much from imputation compared to a no imputation baseline, LR and TAN are highly susceptible to gain from the imputation methods at higher rates of missing values. The results also show that MF works best with TAN, and Hot-deck degrades the predictive performance of SVM and NB models at high rates of missing values (over 30%). Detailed analysis of the imputation methods over the different datasets is reported. Implications of these findings on the choice of an imputation method are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».