Table 5.

Results of different prediction models (MOMC vs. single classifier)

Gene	Classifier	AUC	Accuracy	Sensitivity	Specificity
	SVM	0.71±0.06	0.69±0.05	0.88±0.07	0.37±0.11
	NB	0.33±0.14	0.67±0.05	0.84±0.10	0.36±0.16
	LR	0.73±0.04	0.71±0.05	0.73±0.05	0.67±0.09
VHL	KNN	0.80±0.04	0.78±0.03	0.84±0.04	0.66±0.08
	DT	0.67±0.06	0.68±0.07	0.71±0.08	0.61±0.11
	DA	0.71±0.05	0.66±0.05	0.68±0.11	0.64±0.10
	MCMO	0.88±0.01	0.81±0.02	0.79±0.04	0.86±0.02
	SVM	0.68±0.06	0.63±0.06	0.52±0.14	0.70±0.06
	NB	0.41±0.09	0.58±0.05	0.52±0.11	0.62±0.08
	LR	0.62±0.10	0.63±0.09	0.52±0.14	0.69±0.09
PBRM1	KNN	0.67±0.10	0.64±0.10	0.65±0.16	0.62±0.11
	DT	0.52±0.08	0.54±0.07	0.44±0.10	0.60±0.10
	DA	0.59±0.07	0.59±0.06	0.54±0.10	0.62±0.09
	MCMO	0.86±0.02	0.78±0.02	0.75±0.02	0.80±0.02
	SVM	0.80±0.07	0.81±0.03	0.57±0.11	0.85±0.04
	NB	0.74±0.11	0.02±0.02	0.24±0.0	0.88±0.02
	LR	0.69±0.08	0.81±0.03	0.54±0.21	0.84±0.04
BAP1	KNN	0.72±0.06	0.80±0.05	0.57±0.10	0.83±0.06
	DT	0.54±0.09	0.81±0.06	0.24±0.18	0.89±0.08
	DA	0.82±0.08	0.80±0.05	0.63±0.20	0.82±0.04
	MCMO	0.93±0.02	0.90±0.02	0.87±0.02	0.90±0.03