Random Forest (RF) saknade dataalgoritmer är en attraktiv metod för att hantera saknade data. De har de önskvärda egenskaperna att kunna hantera blandade typer av saknade data, de är anpassningsbara till interaktioner och icke-linjäritet, och de har potential att skala till big data inställningar. För närvarande finns det många olika RF imputation algoritmer men relativt lite vägledning om deras effektivitet, vilket motiverade oss att studera deras prestanda. Med hjälp av en stor, mångsidig insamling av datamängder bedömdes prestandan hos olika RF-algoritmer under olika saknade datamekanismer. Algoritmer inkluderade närhet imputation, på flugan imputation, och imputation utnyttjar multivariat oövervakad och övervakad delning-den senare klassen representerar en generalisering av en ny lovande imputation algoritm som kallas MissForest. Prestanda av algoritmer bedömdes genom förmåga att imputera data korrekt. Våra resultat visar att RF imputation generellt sett är robust med prestandaförbättringar med ökande korrelation. Prestanda var bra under måttlig till hög saknadhet, och även (i vissa fall) när data saknades inte slumpmässigt.
Under 2017, baserat på slumpmässig skogsalgoritm (RF), avslöjade Tang och Ishwaran REF RF imputation att vara generellt mer robust prestanda med ökande korrelation.
Random Forest Missing Data Algorithms
{'venue': 'Statistical analysis and data mining', 'journal': 'Statistical analysis and data mining', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}