Table 2. Prediction metrics [n (%)] of 3 period cases for 3 machine learning models.

Models	Period	Accuracy	Precision	Recall	F1-Score	Specificity
	(days)	Mean(std)	Mean(std)	Mean(std)	Mean(std)	Mean(std)
DNN	365	0.83(0.01)	0.27(0.0)	0.65(0.04)	0.38(0.01)	0.85(0.01)
(all variables)	180	0.86(0.02)	0.26(0.02)	0.64 (0.03)	0.37(0.02)	0.88(0.02)
	90	0.90(0.02)	0.30(0.05)	0.63(0.04)	0.40(0.04)	0.92(0.02)
LR	365	0.77(0.01)	0.21(0.0)	0.72(0.01)	0.33(0.01)	0.77(0.01)
(all variables)	180	0.79(0.0)	0.19(0.0)	0.75(0.0)	0.31(0.0)	0.79(0.0)
	90	0.81(0.01)	0.18(0.0)	0.78(0.03)	0.29(0.01)	0.81 (0.01)
RF	365	0.92(0.0)	0.47(0.04)	0.37(0.02)	0.41(0.02)	0.96 (0.0)
(all variables)	180	0.93(0.0)	0.46(0.03)	0.40(0.02)	0.43(0.02)	0.97 (0.0)
	90	0.94 (0.0)	0.43(0.01)	0.41(0.02)	0.42(0.01)	0.97(0.0)
DNN	365	0.78(0.02)	0.20(0.01)	0.59(0.04)	0.30(0.01)	0.80(0.03)
(4 MELD-Na variables)	180	0.80(0.03)	0.18(0.02)	0.61(0.05)	0.28(0.02)	0.81(0.04)
	90	0.80(0.02)	0.16(0.01)	0.66(0.03)	0.25(0.01)	0.81(0.02)
LR	365	0.78(0.01)	0.20(0.01)	0.58(0.0)	0.30(0.01)	0.80(0.01)
(4 MELD-Na variables)	180	0.80(0.01)	0.18(0.01)	0.61(0.03)	0.28(0.01)	0.81(0.0)
	90	0.81(0.01)	0.16(0.01)	0.64(0.02)	0.25(0.01)	0.82(0.01)
RF	365	0.85(0.0)	0.22(0.02)	0.36(0.04)	0.27(0.02)	0.89(0.0)
(4 MELD-Na variables)	180	0.87(0.0)	0.20(0.01)	0.36(0.01)	0.26(0.01)	0.90(0.01)
	90	0.89(0.0)	0.20 (0.02)	0.38(0.04)	0.26(0.03)	0.92(0.0)