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Table 4 Average scores of the top 10% of the best performing KEGG pathways for each classifier.

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 0.61 0.57 0.56 0.61 0.64 0.63 0.61 0.64
BER1,BER2 0.77 0.75 0.74 0.74 0.84 0.87 0.87 0.82
BER2,BER3 0.75 0.72 0.77 0.69 0.82 0.80 0.86 0.78
BER3,BER4 0.71 0.65 0.75 0.68 0.80 0.73 0.85 0.77
BER1,BER3 0.69 0.65 0.68 0.65 0.75 0.74 0.79 0.74
BER1,BER4 0.74 0.69 0.72 0.73 0.82 0.79 0.85 0.80
BER2,BER4 0.83 0.81 0.81 0.76 0.88 0.89 0.89 0.83
LNG1,LNG2 0.77 0.76 0.78 0.82 0.92 0.92 0.92 0.91
LNG1,LNG3 0.90 0.90 0.86 0.83 0.94 0.95 0.91 0.89
LNG2,LNG3 0.81 0.80 0.81 0.78 0.91 0.95 0.93 0.87
GST1,GST2 0.82 0.78 0.85 0.75 0.87 0.88 0.88 0.83
GST3,GST2 0.78 0.79 0.80 0.71 0.85 0.89 0.89 0.79
GST1,GST3 0.82 0.77 0.82 0.71 0.90 0.88 0.92 0.80
KDN1,KDN2 0.89 0.85 0.82 0.80 0.98 0.97 0.95 0.96
KDN1,KDN3 0.89 0.82 0.86 0.76 0.98 0.97 0.99 0.97
KDN3,KDN2 1.00 1.00 0.99 0.82 1.00 1.00 0.99 0.99
Average 0.80 0.77 0.79 0.74 0.87 0.87 0.88 0.84
Ranks 53 35 47 25 46 42 50 22