PredictiveNetwork: predictive gene network estimation with application to gastric cancer drug response-predictive network analysis

Table 1 Results: \(\sigma _{z}=0.1\)

No.TFs	Scenario	Feature selection of edges						Prediction accuracy
		TP		TN		Ave		MSE
		Pro	NW.P	Pro	NW.P	Pro	NW.P	Pro	NW.P	EL	LA	XGB	NN
5	1	1.00	1.00	1.00	0.92	1.00	0.96	0.117	0.127	0.112	0.110	9.262	2.460
	2	1.00	1.00	1.00	0.92	1.00	0.96	0.111	0.117	0.107	0.108	8.495	2.518
	3	1.00	1.00	1.00	0.92	1.00	0.96	0.111	0.125	0.120	0.119	11.243	3.141
	4	1.00	1.00	1.00	0.92	1.00	0.96	0.106	0.118	0.121	0.120	9.991	3.105
10	1	1.00	1.00	1.00	0.96	1.00	0.98	0.117	0.132	0.123	0.122	9.728	3.466
	2	1.00	1.00	1.00	0.96	1.00	0.98	0.119	0.127	0.104	0.104	8.307	3.597
	3	1.00	1.00	1.00	0.96	1.00	0.98	0.111	0.116	0.121	0.120	11.034	4.159
	4	1.00	1.00	1.00	0.96	1.00	0.98	0.108	0.117	0.114	0.114	9.475	4.416
25	1	1.00	1.00	1.00	0.98	1.00	0.99	0.117	0.134	0.126	0.126	10.753	5.686
	2	1.00	1.00	1.00	0.98	1.00	0.99	0.113	0.129	0.121	0.120	9.192	5.666
	3	1.00	1.00	1.00	0.98	1.00	0.99	0.121	0.144	0.117	0.117	11.614	7.257
	4	1.00	1.00	1.00	0.98	1.00	0.99	0.124	0.146	0.134	0.133	10.439	7.161
50	1	1.00	1.00	1.00	0.99	1.00	1.00	0.120	0.140	0.128	0.128	10.641	11.463
	2	1.00	1.00	1.00	0.99	1.00	1.00	0.117	0.133	0.122	0.122	9.678	11.250
	3	1.00	1.00	1.00	0.99	1.00	1.00	0.131	0.152	0.125	0.124	11.618	14.328
	4	1.00	1.00	1.00	0.99	1.00	1.00	0.111	0.132	0.120	0.120	10.376	14.048
100	1	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	0.122	0.133	0.114	0.114	12.358	23.335
	2	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	0.128	0.134	0.130	0.129	11.206	21.715
	3	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	0.112	0.134	0.129	0.129	13.633	29.515
	4	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	0.137	0.156	0.127	0.127	12.445	26.858

ISSN: 1471-2105