《表5 数据缺失50%时ALES和六种对比算法的post-hoc对比》

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《储层预测的代价敏感主动学习算法》

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根据弗里德曼（Friedman）统计，可以拒绝“所有算法都具有相同性能”的假设.统计结果表明，这些算法的性能明显不同.使用事后Nemenyi检验在α=0.05的显著性水平上进一步比较算法.表5是最后的测试结果，可见ALES算法明显优于其他六种算法.根据Friedman检验计算出的p值排名结果，首先缺失值填补算法普遍要比传统的监督算法的平均代价要小，而在缺失值填补算法中，ALES算法比其他的填补算法平均代价小，填补效果更好，分类精度较高.