TABLE 3.

Estimation of the accuracy of the gene expression test for prostate cancer data under different conditions of gene selection and classification

Data dividing	No. Layers	Feature selection by wrapper method			Feature selection by ensemble model
		Max	Mean	Min	Max	Mean	Min
10‐fold (1)	Low	0.89 ± (0.046)	0.86 ± (0.071)	0.85 ± (0.141)	0.91 ± (0.032)	0.88 ± (0.048)	0.86 ± (0.132)
	Med	0.94 ± (0.033)	0.90 ± (0.060)	0.88 ± (0.073)	0.98 ± (0.026)	0.96 ± (0.031)	0.93 ± (0.056)
	High	0.90 ± (0.057)	0.86 ± (0.058)	0.85 ± (0.129)	0.94 ± (0.044)	0.91 ± (0.058)	0.89 ± (0.108)
10‐fold (2)	Low	0.90 ± (0.068)	0.86 ± (0.092)	0.83 ± (0.121)	0.93 ± (0.045)	0.90 ± (0.063)	0.87 ± (0.119)
	Med	0.94 ± (0.053)	0.92 ± (0.064)	0.90 ± (0.070)	100	0.97± (0.024)	0.94 ± (0.051)
	High	0.91 ± (0.073)	0.89 ± (0.084)	0.87 ± (0.113)	0.95 ± (0.034)	0.93 ± (0.055)	0.90 ± (0.095)
10‐fold (3)	Low	0.90 ± (0.056)	0.88 ± (0.094)	0.86 ± (0.118)	0.92 ± (0.035)	0.90 ± (0.044)	0.87 ± (0.093)
	Med	0.94 ± (0.034)	0.90 ± (0.056)	0.88 ± (0.096)	0.98 ± (0.025)	0.95 ± (0.035)	0.92 ± (0.048)
	High	0.91 ± (0.076)	0.89 ± (0.073)	0.87 ± (0.108)	0.94 ± (0.042)	0.91 ± (0.057)	0.88 ± (0.084)
10‐fold (4)	Low	0.89 ± (0.067)	0.87 ± (0.075)	0.86 ± (0.123)	0.93 ± (0.035)	0.91 ± (0.067)	0.87 ± (0.083)
	Med	0.95 ± (0.048)	0.93 ± (0.041)	0.91 ± (0.087)	100	0.97 ± (0.024)	0.94 ± (0.041)
	High	0.89 ± (0.074)	0.87 ± (0.085)	0.86 ± (0.106)	0.94 ± (0.041)	0.91 ± (0.051)	0.89 ± (0.072)
10‐fold (5)	Low	0.89 ± (0.056)	0.85 ± (0.074)	0.84 ± (0.143)	0.92 ± (0.033)	0.88 ± (0.061)	0.85 ± (0.128)
	Med	0.94 ± (0.041)	0.92 ± (0.060)	0.90 ± (0.082)	0.98 ± (0.020)	0.95 ± (0.049)	0.91 ± (0.086)
	High	0.91 ± (0.050)	0.89 ± (0.071)	0.88 ± (0.113)	0.96 ± (0.039)	0.93 ± (0.064)	0.90 ± (0.096)