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HIOC:a hybrid imputation method to predict missing values in medical datasets

International Journal of Intelligent Computing and Cybernetics 2021年第4期14卷 598-616页

作者： Pooja Rani Rajneesh Kumar Anurag Jain MMEC Maharishi Markandeshwar(Deemed to be University)MullanaIndia and MMICT&BMMaharishi Markandeshwar(Deemed to be University)MullanaIndia CSE MMECMaharishi Markandeshwar(Deemed to be University)MullanaIndiaand Virtualization Department School of Computer ScienceUniversity of Petroleum and Energy StudiesDehradunIndia

Purpose-Decision support systems developed using machine learning classifiers have become a valuable tool in predicting various ***,the performance of these systems is adversely affected by the missing values in medical *** methods are used to predict these missing *** this paper,a new imputation method called hybrid imputation optimized by the classifier(HIOC)is proposed to predict missing values ***/methodology/approach-The proposed HIOC is developed by using a classifier to combine multivariate imputation by chained equations(MICE),K nearest neighbor(KNN),mean and mode imputation methods in an optimum *** of HIOC has been compared to MICE,KNN,and mean and mode *** classifiers support vector machine(SVM),naive Bayes(NB),random forest(RF)and decision tree(DT)have been used to evaluate the performance of imputation ***-The results show that HIOC performed efficiently even with a high rate of missing *** had reduced root mean square error(RMSE)up to 17.32%in the heart disease dataset and 34.73%in the breast cancer *** prediction of missing values improved the accuracy of the classifiers in predicting *** increased classification accuracy up to 18.61%in the heart disease dataset and 6.20%in the breast cancer ***/value-The proposed HIOC is a new hybrid imputation method that can efficiently predict missing values in any medical dataset.

关键词： imputation methods Multivariate imputation by chained equations KNN imputation Mode imputation Mean imputation hybrid imputation

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