IULとCBMIの性能差は、データの特性によって異なります。例えば、欠損パターンがランダムである場合、IULは通常のDIよりも優れた性能を示す傾向があります。特に、カテゴリカルデータやサンプル数が少ないデータセットでは、IULがより良い結果をもたらすことがあります。一方、CBMIは欠損データがテストセットに存在する場合に優れた性能を発揮し、特に不均衡なデータやカテゴリカルデータに対して有効です。サンプル数が少ないデータセットでも、CBMIはIClfよりも優れた結果を示すことがあります。