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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)