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Table 4 Results obtained using the imaging data and all classification schemes

From: A multiscale and multiparametric approach for modeling the progression of oral cancer

 

Classification algorithm

Acc. (%)

Se. (%)

Sp. (%)

Kappa

AUC

No feature selection

BN

86.4(±10.48)

77.3(±17.98)

95.5(±9.56)

0.73(±0.21)

0.936(±0.07)

NB

87.5(±11.96)

75(±23.21)

100(±0)

0.75(±0.24)

0.901(±0.12)

ANN

83(±10.65)

81.8(±13.58)

84.1(±18.83)

0.69(±0.21)

0.914(±0.07)

SVM

84.1(±12.15)

81.8(±17.98)

86.4(±19.16)

0.68(±0.24)

0.841(±0.12)

DT

77.3(±17.71)

72.7(±25.41)

81.8(±27.29)

0.55(±0.35)

0.738(±0.19)

RF

83(±8.02)

72.7(±16.70)

93.2(±16.36)

0.66(±0.16)

0.915(±0.11)

CFS

BN

85.23(±11.05)

81.8(±16.91)

88.6(±15.06)

0.7(±0.22)

0.917(±0.05)

NB

77.3(±6.82)

65.9(±13.12)

88.6(±15.06)

0.55(±0.13)

0.881(±0.07)

ANN

83(±11.72)

84.1(±14.14)

81.8(±11.35)

0.66(±0.23)

0.89(±0.10)

SVM

87.5(±12.25)

84.1(±14.76)

90.9(±14.15)

0.75(±0.24)

0.875(±0.12)

DT

84.1(±11.72)

77.3(±14.42)

90.9(±14.15)

0.68(±0.23)

0.831(±0.13)

RF

83(±11.72)

79.5(±13.58)

86.4(±14.54)

0.66(±0.23)

0.887(±0.11)

Wrapper

BN

85.2(±12.25)

84.1(±14.76)

86.4(±14.15)

0.7(±0.24)

0.866(±0.11)

NB

90.9(±12.25)

88.6(±14.76)

93.2(±14.15)

0.82(±0.24)

0.89(±0.12)

ANN

89.8(±12.25)

86.4(±14.76)

93.2(±14.15)

0.8(±0.24)

0.854(±0.13)

SVM

86.4(±12.25)

86.4(±14.76)

86.4(±14.15)

0.73(±0.24)

0.864(±0.12)

DT

85.2(±13.64)

86.4(±14.76)

84.1(±25.58)

0.7(±0.28)

0.835(±0.24)

RF

88.6(±12.25)

84.1(±14.76)

93.2(±14.15)

0.77(±0.24)

0.906(±0.13)