Table 9.

The results of general feature selection method: Recursive Feature Elimination (RFE), LASSO Regression, Feature selective validation (FSV) and Principal Component Analysis (PCA). C1: SVM; C2: NB; C3: DA analysis.

	RFE			LASSO			FSV			PCA
Feature Num	Classifier			Classifier			Classifier			Classifier
	C1	C2	C3	C1	C2	C3	C1	C2	C3	C1	C2	C3
2	0.0798	0.4722	0.5243	0.1748	0.2301	0.2117	0.2913	0.3465	0.2821	0.2452	0.2759	0.2544
3	0.1074	0.4691	0.3160	0.1871	0.2331	0.2178	0.1717	0.1810	0.1655	0.2483	0.2759	0.2544
4	0.0214	0.4507	0.1534	0.1410	0.2210	0.1656	0.1717	0.2024	0.1686	0.2544	0.2789	0.2544
5	0.0183	0.4477	0.1503	0.1379	0.2056	0.1441	0.1686	0.2085	0.1748	0.2544	0.2758	0.2482
6	0.0123	0.4416	0.1135	0.1379	0.1902	0.1379	0.1717	0.1963	0.1563	0.2574	0.2758	0.2513
7	0.0062	0.4416	0.1135	0.1379	0.1932	0.1348	0.1655	0.1901	0.1317	0.2574	0.2758	0.2696
8	0.0092	0.4355	0.1104	0.1318	0.1902	0.1256	0.1655	0.1993	0.1348	0.2544	0.2758	0.2635
9	0.0062	0.4294	0.1135	0.1349	0.1932	0.0735	0.1655	0.2023	0.1317	0.2544	0.2820	0.2698
10	0.0062	0.4110	0.1104	0.1409	0.1901	0.0918	0.1655	0.2177	0.1225	0.2544	0.2728	0.2698
12	0.0153	0.2638	0.1135	0.1409	0.1932	0.0888	0.1594	0.2208	0.1255	0.1286	0.2789	0.1410
14	0.0092	0.1410	0.1042	0.0368	0.1993	0.0765	0.1318	0.2085	0.1286	0.1317	0.2821	0.1471
16	0.0092	0.1349	0.1073	0.0428	0.1963	0.0642	0.1288	0.1963	0.1164	0.1132	0.2790	0.1380
18	0.0092	0.1349	0.1073	0.0306	0.1932	0.0612	0.1318	0.1902	0.1103	0.1132	0.2821	0.1349
20	0.0061	0.1349	0.1104	0.0306	0.1963	0.0703	0.1470	0.1932	0.1194	0.1163	0.2790	0.1134