Robustification of Naïve Bayes Classifier and Its Application for Microarray Gene Expression Data Analysis

Table 4

Performance evaluation of different methods using average values of AUC, pAUC, and standard error of pAUC using dataset 3 for multiclass classification.

Multiclass Class Classification
Estimators	Average.AUCtest	SE.AUCtest	Average.pAUCtest	SE.pAUCtest
No outlier
Classical	0.89	0.03	0.13	0.02
MVE	0.84	0.05	0.10	0.02
FSA	0.88	0.04	0.12	0.02
MCD	0.89	0.04	0.13	0.02
MCD-A	0.89	0.04	0.13	0.02
MCD-B	0.89	0.04	0.13	0.02
MCD-C	0.89	0.04	0.13	0.02
OGK	0.86	0.05	0.11	0.02
Proposed	0.90	0.03	0.13	0.02
5% outliers
Classical	0.84	0.05	0.10	0.02
MVE	0.82	0.05	0.08	0.03
FSA	0.86	0.05	0.11	0.02
MCD	0.87	0.04	0.12	0.02
MCD-A	0.87	0.04	0.12	0.02
MCD-B	0.87	0.04	0.12	0.02
MCD-C	0.87	0.04	0.12	0.02
OGK	0.85	0.05	0.10	0.03
Proposed	0.88	0.03	0.12	0.01
10% outliers
Classical	0.77	0.07	0.07	0.02
MVE	0.82	0.05	0.09	0.03
FSA	0.85	0.04	0.11	0.02
MCD	0.86	0.04	0.12	0.02
MCD-A	0.86	0.04	0.12	0.02
MCD-B	0.86	0.04	0.12	0.02
MCD-C	0.86	0.04	0.12	0.02
OGK	0.84	0.05	0.10	0.03
Proposed	0.87	0.04	0.12	0.02
15% outliers
Classical	0.76	0.07	0.07	0.03
MVE	0.82	0.05	0.09	0.03
FSA	0.83	0.05	0.11	0.02
MCD	0.85	0.05	0.12	0.02
MCD-A	0.85	0.05	0.12	0.02
MCD-B	0.85	0.05	0.12	0.02
MCD-C	0.85	0.05	0.12	0.02
OGK	0.85	0.05	0.11	0.03
Proposed	0.86	0.04	0.11	0.02
20% outliers
Classical	0.67	0.10	0.05	0.03
MVE	0.80	0.05	0.08	0.03
FSA	0.79	0.03	0.10	0.01
MCD	0.79	0.03	0.09	0.01
MCD-A	0.79	0.03	0.09	0.01
MCD-B	0.79	0.03	0.09	0.01
MCD-C	0.79	0.03	0.09	0.01
OGK	0.82	0.05	0.09	0.02
Proposed	0.84	0.03	0.10	0.01
25% outliers
Classical	0.72	0.08	0.05	0.03
MVE	0.82	0.06	0.08	0.04
FSA	0.81	0.07	0.10	0.03
MCD	0.81	0.07	0.10	0.03
MCD-A	0.81	0.07	0.10	0.03
MCD-B	0.81	0.07	0.10	0.03
MCD-C	0.81	0.07	0.10	0.03
OGK	0.85	0.05	0.10	0.03
Proposed	0.82	0.05	0.10	0.02