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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