Table 3.
Evaluation results of machine learning model on training set.
| Classifier | ACC | PPV | SEN | NPV | SPE | FAR |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Decision Tree | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 0.000 |
| Random Forest | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 0.000 |
| Logistic Regression | 0.980 | 1.000 | 0.962 | 0.960 | 1.000 | 0.000 |
| SVM | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 0.000 |
| GBDT | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 0.000 |
| KNN | 0.940 | 1.000 | 0.893 | 0.880 | 1.000 | 0.000 |
| AdaBoost | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 0.000 |
| Naive Bayes | 0.980 | 1.000 | 0.962 | 0.960 | 1.000 | 0.000 |
| Bagging | 0.980 | 1.000 | 0.962 | 0.960 | 1.000 | 0.000 |
| MLP | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 0.000 |