Table 6.

Misclassification rate of kNN, RkNN, BkNN, MFS, RF, SVM and ESkNN with added non-informative features to the data sets

Data sets	kNN	BkNN	RkNN	MFS	RF	SVM	ESkNN
Haberman	0.278	0.274	0.279	0.269	0.263	0.429	0.260
Dystrophy	0.249	0.248	0.291	0.237	0.118	0.252	0.204
Mammographic	0.217	0.223	0.180	0.225	0.158	0.527	0.189
Transfusion	0.238	0.237	0.237	0.239	0.236	0.517	0.230
Phoneme	0.279	0.279	0.252	0.351	0.269	0.538	0.243
Bupa	0.362	0.352	0.389	0.376	0.342	0.560	0.330
Appendicitis	0.207	0.209	0.277	0.209	0.150	0.215	0.197
Diabetes	0.358	0.354	0.349	0.348	0.248	0.530	0.328
Biopsy	0.065	0.067	0.086	0.102	0.027	0.067	0.052
SAheart	0.414	0.395	0.349	0.347	0.345	0.509	0.345
Indian liver	0.316	0.315	0.286	0.286	0.286	0.519	0.275
Solar-flare	0.027	0.022	0.021	0.025	0.022	0.022	0.022
Credit approval	0.354	0.354	0.320	0.345	0.322	0.546	0.317
House vote	0.128	0.125	0.126	0.112	0.032	0.109	0.095
Bands	0.405	0.396	0.358	0.354	0.359	0.549	0.343
Hepatitis	0.362	0.371	0.380	0.410	0.387	0.160	0.333
Two norms	0.047	0.045	0.038	0.052	0.038	0.052	0.034
German credit	0.308	0.305	0.301	0.371	0.285	0.517	0.300
Body	0.098	0.098	0.099	0.098	0.049	0.092	0.088
WPBC	0.262	0.251	0.235	0.235	0.235	0.252	0.225
Sonar	0.164	0.164	0.161	0.225	0.242	0.314	0.156
Glaucoma	0.256	0.249	0.242	0.272	0.154	0.236	0.242
Musk	0.184	0.182	0.169	0.168	0.165	0.290	0.161

The results of best performing methods on the corresponding data set are highlighted in italics