Table 5.
Quantitative comparison among deep learning, various handcrafted and ensemble feature extraction methods (Classifier wise root mean square error (in %))
| Features | Gaussian Naïve Bayes | Decision Tree | Random Forest | XGB Classifier |
|---|---|---|---|---|
| F1 | 31.21 | 31.24 | 29.38 | 30.49 |
| F1 + F2 | 27.11 | 26.76 | 25.63 | 25.96 |
| F1 + F3 | 29.96 | 29.84 | 28.38 | 28.64 |
| F1 + F4 | 25.78 | 24.75 | 23.35 | 22.71 |
| F1 + F5 | 25.87 | 26.62 | 26.04 | 24.87 |
| F1 + F2 + F3 | 25.99 | 24.95 | 24.61 | 24.72 |
| F1 + F2 + F4 | 24.26 | 23.67 | 22.88 | 21.88 |
| F1 + F2 + F5 | 24.14 | 23.88 | 23.66 | 23.66 |
| F1 + F3 + F4 | 25.77 | 24.47 | 23.88 | 22.92 |
| F1 + F3 + F5 | 25.93 | 25.66 | 25.12 | 24.41 |
| F1 + F4 + F5 | 22.78 | 22.38 | 21.42 | 21.20 |
| F1 + F2 + F3 + F4 | 22.84 | 21.63 | 21.76 | 21.32 |
| F1 + F2 + F3 + F5 | 23.43 | 22.65 | 22.87 | 22.45 |
| F1 + F2 + F4 + F5 | 21.32 | 21.41 | 20.51 | 19.60 |
| F1 + F3 + F4 + F5 | 22.14 | 21.56 | 20.72 | 21.15 |
| F1 + F2 + F3 + F4 + F5 | 21.01 | 20.92 | 20.05 | 20.01 |
Bold face of text depicting the maximum accuracy achieved in each table