I dokumentet presenteras och jämförs nio olika metoder för att missa attributvärden. Tio indatafiler användes för att undersöka prestandan hos de nio metoderna för att hantera saknade attributvärden. För att testa både naiv klassificering och nya klassificeringsmetoder för LERS (Lärande från exempel baserade på Rough Sets) användes. Kvalitetskriteriet var den genomsnittliga felfrekvens som uppnåddes genom tiofaldig korsvalidering. Med hjälp av Wilcoxon matchade-par signerade rankningstest, drar vi slutsatsen att C4.5-metoden och metoden att ignorera exempel med saknade attributvärden är de bästa metoderna bland alla nio metoder; den vanligaste attribut-värdemetoden är den värsta metoden bland alla nio metoder; medan vissa metoder inte skiljer sig från andra metoder avsevärt. Metoden att tilldela det saknade attributvärdet alla möjliga värden av attributet och metoden för att tilldela det saknade attributvärdet alla möjliga värden av attributet begränsade till samma koncept är utmärkta metoder baserade på våra begränsade experimentella resultat. Vi har dock inte tillräckligt med bevis för att stödja påståendet att dessa metoder är överlägsna.
Värdet på attributet som oftast förekommer är valt att vara värdet för alla okända värden för attributet REF ).
A Comparison of Several Approaches to Missing Attribute Values in Data Mining
{'venue': 'Rough Sets and Current Trends in Computing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}