Table 6.

Mean misclassification errors of different algorithms based on 10-fold cross-validation done twice. The bottom row gives the average misclassification errors. Best results are underlined.

Data Set	ISMB	ISMB-MS	NISMB	NB	DT	LR	NN	kNN	LBR	AB
australian	0.1457	0.1457	0.1435	0.1449	0.1333	0.1486	0.1848	0.1457	0.1471	0.1453
breast-cancer	0.0256	0.0271	0.0256	0.0256	0.0403	0.0337	0.0373	0.0286	0.0256	0.0264
cleveland	0.1740	0.1791	0.1740	0.1655	0.2095	0.1655	0.1993	0.1791	0.1655	0.1985
corral	0.0000	0.0156	0.0000	0.1328	0.0508	0.1289	0.0000	0.0977	0.1250	0.0000
crx	0.1547	0.1577	0.1485	0.1348	0.1317	0.1424	0.1692	0.1485	0.1340	0.1308
diabetes	0.2116	0.2129	0.2142	0.2201	0.2194	0.2135	0.2272	0.2201	0.2207	0.2244
flare	0.1806	0.1834	0.1825	0.2012	0.1735	0.1721	0.2054	0.1806	0.1750	0.1730
german	0.2580	0.2585	0.2580	0.2445	0.2845	0.2425	0.2980	0.2695	0.2475	0.2818
glass2	0.1503	0.1564	0.1472	0.1595	0.1933	0.1442	0.1442	0.1411	0.1503	0.1503
glass	0.2150	0.2220	0.2196	0.2687	0.2500	0.2547	0.2220	0.2173	0.2500	0.2420
heart	0.1778	0.1778	0.1778	0.1630	0.1870	0.1630	0.1963	0.1741	0.1630	0.1724
hepatitis	0.0938	0.1000	0.1000	0.1375	0.1250	0.1375	0.1688	0.0688	0.1375	0.1040
iris	0.0567	0.0600	0.0633	0.0533	0.0600	0.0567	0.0633	0.0633	0.0533	0.0600
lymphography	0.1622	0.1486	0.1622	0.1486	0.2365	0.2365	0.1622	0.1622	0.1520	0.1622
pima	0.2155	0.2135	0.2142	0.2214	0.2259	0.2148	0.2389	0.2246	0.2227	0.2224
postoperative	0.3391	0.3851	0.3391	0.3103	0.2989	0.3736	0.4138	0.3333	0.3103	0.2111
sonar	0.1635	0.1659	0.1731	0.1490	0.1659	0.1442	0.1611	0.1707	0.1490	0.1742
vehicle	0.2600	0.2577	0.2612	0.3712	0.2843	0.2914	0.2825	0.2766	0.2784	0.2923
vote	0.0453	0.0582	0.0453	0.0927	0.0388	0.0733	0.0711	0.0819	0.0927	0.0438
wine	0.0084	0.0084	0.0056	0.0112	0.0702	0.0253	0.0169	0.0281	0.0112	0.0617
zoo	0.0347	0.0396	0.0347	0.0644	0.0792	0.0594	0.0495	0.0347	0.0644	0.0658
average	0.1463	0.1511	0.1471	0.1629	0.1647	0.1629	0.1672	0.1546	0.1560	0.1496