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9

正常的测试。
Kolmogorov-Smirnov一个 夏皮罗−Wilk
聚合酶链反应 统计 团体。 统计
规范。DT选择 0.4 0.158 0.200 0.983 0.971
0.5 0.166 0.200 0.943 0.668
0.6 0.257 0.178 0.940 0.639
AUC DT选择 0.4 0.161 0.200 0.981 0.965
0.5 0.190 0.200 0.956 0.190
0.6 0.205 0.200 0.892 0.285
参议员DT选择 0.4 0.137 0.200 0.962 0.832
0.5 0.163 0.200 0.926 0.517
0.6 0.245 0.200 0.884 0.245
参议员DT 0.4 0.205 0.200 0.871 0.189
0.5 0.241 0.200 0.873 0.197
0.6 0.275 0.117 0.905 0.364
DT规范。 0.4 0.284 0.093 0.836 0.090
0.5 0.169 0.200 0.956 0.785
0.6 0.188 0.200 0.911 0.403
AUC DT 0.4 0.204 0.200 0.948 0.714
0.5 0.243 0.200 0.900 0.334
0.6 0.233 0.200 0.933 0.580
这是一个下界的真正意义。一个Lilliefors意义的修正。