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Table 3 Prediction performance using top 100 DE genes.

From: A categorical network approach for discovering differentially expressed regulations in cancer

  ACC     AUC  
datasets BNKL SVM LAS PC BNKL SVM LAS PC
BRS1, BRS2 0.62 0.53 0.55 0.52 0.68 0.60 0.66 0.61
BER1, BER2 0.79 0.71 0.75 0.63 0.89 0.82 0.90 0.87
BER2, BER3 0.83 0.69 0.80 0.72 0.89 0.77 0.89 0.89
BER3, BER4 0.83 0.67 0.78 0.60 0.90 0.73 0.90 0.85
BER1, BER3 0.74 0.64 0.71 0.60 0.86 0.74 0.88 0.82
BER1, BER4 0.76 0.67 0.79 0.59 0.89 0.81 0.93 0.85
BER2, BER4 0.88 0.85 0.86 0.76 0.91 0.90 0.92 0.90
LNG1, LNG2 0.83 0.73 0.78 0.51 0.96 0.88 0.90 0.95
LNG1, LNG3 0.89 0.87 0.85 0.70 0.97 0.94 0.91 0.94
LNG2, LNG3 0.85 0.75 0.71 0.60 0.98 0.90 0.79 0.98
GST1, GST2 0.84 0.82 0.77 0.81 0.88 0.87 0.80 0.87
GST3, GST2 0.78 0.69 0.77 0.66 0.90 0.79 0.87 0.86
GST1, GST3 0.78 0.74 0.72 0.74 0.92 0.89 0.85 0.85
KDN1, KDN2 0.90 0.52 0.77 0.81 1.00 0.71 0.99 0.99
KDN1, KDN3 0.93 0.69 0.80 0.78 0.94 0.95 1.00 0.99
KDN3, KDN2 0.93 1.00 0.98 0.70 0.96 1.00 1.00 1.00
Average 0.82 0.72 0.77 0.67 0.91 0.83 0.89 0.89
Ranks 61 35 42 22 52 28 42 39