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Journal of Big Data

Table 7 Recall values of the proposed RBNRO-DE against popular ML classifiers

From: Gene selection via improved nuclear reaction optimization algorithm for cancer classification in high-dimensional data

Benchmark

RBNRO-DE with k-NN

RBNRO-DE with SVM

k-NN

SVM

DT

RF

XGBoost

BLCA

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

CESC

1.0000

1.0000

1.0000

0.9836

1.0000

1.0000

1.0000

CHOL

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

0.8333

COAD

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

ESCA

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

GBM

1.0000

1.0000

0.9677

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

HNSC

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

0.9794

1.0000

0.9897

KICH

1.0000

1.0000

1.0000

0.9808

1.0000

1.0000

1.0000

KIRC

0.9981

1.0000

0.9808

0.9808

0.9904

1.0000

0.9904

KIRP

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

LIHC

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

LUAD

0.9901

0.9911

0.9802

0.9802

0.9703

0.9901

0.9802

LUSC

1.0000

1.0000

0.9792

0.9792

0.9271

0.9896

0.9896

PAAD

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

PCPG

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

READ

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

SARC

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

SKCM

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

0.9524

1.0000

1.0000

STAD

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

0.9367

0.9747

1.0000

THCA

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

0.9800

1.0000

1.0000

THYM

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

0.9700

1.0000

1.0000

UCEC

0.9991

1.0000

0.9189

0.9189

0.9189

0.9459

0.9459

Ranking (\(\text {W|T|L}\))

0|19|3

\(\mathbf {2|20|0}\)

0|17|5

0|16|6

0|13|9

0|18|4

0|16|6

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