Table 5. SVM Precision(P), Recall(R) and F-measure(F) on top 20 features using 5-fold CV on different data sets.

GF-CSFS (Pineda-Bautista, Carrasco-Ochoa & Martınez-Trinidad, 2011) framework is compared against our SMBA-CSFS. FS: Fisher Score, mRMR: Minimum-Redundancy-Maximum-Relevance, MI: Mutual Information, RFS: Robust Feature Selector, EN: Elastic Net, BSL: all features. The best results are highlighted in bold. The number in parentheses is the number of features when the performance is achieved.

	ALLAML			LEUKEMIA			CLL_SUB_111			GLIOMA			LUNG_C			LUNG_D			DLBCL			CARCINOM			GCM(14)
	P	R	F	P	R	F	P	R	F	P	R	F	P	R	F	P	R	F	P	R	F	P	R	F	P	R	F
Fisher	0.96(15)	0.96(14)	0.96	0.97(2)	0.97(2)	0.97	0.84(4)	0.84(4)	0.84	0.76(8)	0.75(8)	0.75	0.96(18)	0.96(18)	0.96	0.97(16)	0.97(16)	0.97	1.0(17)	1.0(17)	1.0	0.95(13)	0.95(13)	0.95	0.93(18)	0.93(18)	0.93
Relief	0.98(16)	0.98(16)	0.98	0.97(8)	0.97(8)	0.97	0.82(5)	0.82(5)	0.82	0.72(19)	0.7(15)	0.71	0.95(19)	0.95(19)	0.95	0.96(9)	0.95(9)	0.95	1.0(10)	1.0(10)	1.0	0.96(17)	0.96(17)	0.96	0.91(20)	0.91(20)	0.91
mRMR	0.69(8)	0.69(8)	0.69	0.97(13)	0.97(4)	0.97	0.84(15)	0.84(15)	0.84	0.77(20)	0.77(20)	0.77	0.97(18)	0.97(18)	0.97	0.97(17)	0.97(17)	0.97	1.0(11)	1.0(11)	1.0	0.97(15)	0.97(15)	0.97	0.91(20)	0.91(20)	0.91
MI	0.99(17)	0.99(17)	0.99	0.98(2)	0.98(17)	0.98	0.8(13)	0.8(13)	0.8	0.75(3)	0.75(3)	0.75	0.94(18)	0.94(18)	0.94	0.97(11)	0.97(11)	0.97	1.0(12)	1.0(12)	1.0	0.97(17)	0.97(16)	0.97	0.91(19)	0.91(19)	0.91
ls_l21	0.82(18)	0.78(18)	0.8	0.92(17)	0.91(17)	0.91	0.7(14)	0.69(14)	0.69	0.67(20)	0.67(20)	0.67	0.96(20)	0.96(20)	0.96	0.9(16)	0.9(16)	0.9	0.91(19)	0.91(19)	0.91	0.77(18)	0.77(18)	0.77	0.83(19)	0.83(19)	0.83
ll_l21	0.91(19)	0.9(19)	0.9	0.87(14)	0.86(14)	0.86	0.76(20)	0.76(20)	0.76	0.73(19)	0.73(19)	0.73	0.96(16)	0.96(16)	0.96	0.91(18)	0.9(18)	0.9	0.97(17)	0.97(17)	0.97	0.85(20)	0.85(20)	0.85	0.78(20)	0.78(20)	0.78
RFS	0.87(14)	0.85(14)	0.86	0.96(19)	0.96(19)	0.96	0.68(12)	0.69(12)	0.68	0.69(20)	0.67(20)	0.68	0.95(20)	0.95(20)	0.95	0.93(19)	0.91(19)	0.92	0.94(20)	0.93(20)	0.93	0.85(19)	0.85(19)	0.85	0.79(20)	0.79(20)	0.79
LASSO	0.87(16)	0.87(16)	0.87	0.72(16)	0.71(16)	0.71	0.78(18)	0.78(18)	0.78	0.8(18)	0.78(18)	0.79	0.94(17)	0.94(17)	0.94	0.89(20)	0.88(20)	0.88	0.97(19)	0.97(19)	0.97	0.84(20)	0.85(20)	0.84	0.73(20)	0.73(20)	0.73
EN	0.87(16)	0.87(16)	0.87	0.72(16)	0.71(16)	0.71	0.78(18)	0.78(18)	0.78	0.8(18)	0.78(18)	0.79	0.94(17)	0.94(17)	0.94	0.89(20)	0.88(20)	0.88	0.97(19)	0.97(19)	0.97	0.84(20)	0.85(20)	0.84	0.73(20)	0.73(20)	0.73
SMBA-CSFS	0.83(16)	0.83(16)	0.83	0.86(20)	0.86(20)	0.86	0.67(20)	0.68(20)	0.67	0.8(20)	0.77(20)	0.78	0.98(15)	0.98(15)	0.98	0.99(19)	0.99(19)	0.99	1.0(20)	1.0(20)	1.0	0.99(20)	0.98(20)	0.98	0.97(20)	0.97(20)	0.97
BSL	1	1	1	1	1	1	0.74	0.74	0.74	0.92	0.92	0.92	0.93	0.93	0.93	0.8	0.8	0.8	1	1	1	0.98	0.98	0.98	1	1	1