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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