计算智能和神经科学
研究文章

一种有效的癌症分类模型使用微阵列和高维数据

表3

DT和PPC PCC-DTCV模型 0.4。
数据集 特性 选择功能 DT和PPC PCC-DTCV模型
精度 AUC 灵敏度 特异性 回忆 F1-score
0 1 0 1
辛格 12600年 299年 0.77 0.16 0.78 0.16 0.78 0.19 0.77 0.20 0.80 0.79 0.79 0.80
戈登 12533年 743年 0.93 0.06 0.88 0.11 0.97 0.06 0.79 0.24 0.95 0.71 0.95 0.73
Chowdary 22283年 410年 0.90 0.09 0.89 0.08 0.90 0.15 0.88 0.12 0.94 0.88 0.93 0.89
阿龙 2000年 61年 0.79 0.20 0.075 0.22 0.62 0.37 0.88 0.20 0.64 0.82 0.65 0.81
下巴 22215年 1211年 0.81 0.12 0.80 0.11 0.78 0.13 0.82 0.17 0.79 0.85 0.77 0.86
西 7129年 28 0.83 0.15 0.84 0.16 0.82 0.23 0.87 0.16 0.84 0.83 0.84 0.83
Golub 7129年 465年 0.89 0.11 0.87 0.13 0.93 0.10 0.80 0.21 0.89 0.76 0.88 0.78