Table 3 Results of classification of salinity stress tolerance.

From: Classification and prediction of drought and salinity stress tolerance in barley using GenPhenML

ML models

Phenotype features

Genotype features

Genotype and phenotype features

Train

Test

Train

Test

Train

Test

Accuracy

Precision

F1-score

Accuracy

Precision

F1-score

Accuracy

Precision

F1-score

Accuracy

Precision

F1-score

Accuracy

Precision

F1-score

Accuracy

Precision

F1-score

ReliefF algorithm

 DT

0.84

0.83

0.85

0.71

0.68

0.73

0.71

0.72

0.70

0.63

0.63

0.63

0.91

0.94

0.91

0.76

0.75

0.77

 DA

0.61

0.74

0.48

0.58

0.69

0.41

0.61

0.71

0.48

0.55

0.62

0.38

0.62

0.75

0.48

0.62

0.76

0.47

 NB

0.83

0.87

0.82

0.71

0.69

0.72

0.76

0.78

0.75

0.66

0.66

0.66

0.87

0.91

0.87

0.78

0.79

0.78

 SVM

0.95

0.95

0.95

0.73

0.71

0.74

0.78

0.82

0.77

0.61

0.62

0.60

0.90

0.88

0.90

0.79

0.75

0.80

 KNN

0.95

0.96

0.95

0.91

0.95

0.91

0.97

0.98

0.97

0.89

0.89

0.89

0.98

0.97

0.98

0.96

0.98

0.96

 RF

0.98

0.98

0.98

0.81

0.80

0.82

0.87

0.89

0.86

0.71

0.70

0.71

0.93

0.94

0.93

0.87

0.88

0.87

 NN

0.87

0.89

0.87

0.72

0.72

0.72

0.68

0.71

0.66

0.60

0.61

0.58

0.85

0.87

0.84

0.76

0.77

0.76

MRMR algorithm

 DT

0.91

0.90

0.91

0.66

0.65

0.68

0.72

0.70

0.73

0.60

0.59

0.62

0.87

0.87

0.87

0.72

0.71

0.73

 DA

0.61

0.72

0.48

0.56

0.61

0.42

0.61

0.63

0.58

0.46

0.45

0.42

0.64

0.79

0.51

0.61

0.71

0.47

 NB

0.81

0.85

0.80

0.64

0.59

0.72

0.82

0.85

0.81

0.63

0.58

0.71

0.84

0.88

0.83

0.71

0.73

0.70

 SVM

0.96

0.96

0.96

0.81

0.79

0.82

0.99

0.99

0.99

0.72

0.68

0.74

0.99

0.99

0.99

0.85

0.82

0.85

 KNN

0.97

0.98

0.97

0.84

0.82

0.85

0.90

0.88

0.90

0.76

0.74

0.77

0.99

0.98

0.99

0.98

0.99

0.98

 RF

0.94

0.94

0.94

0.75

0.74

0.75

0.85

0.85

0.85

0.69

0.67

0.71

0.92

0.94

0.91

0.89

0.90

0.89

 NN

0.93

0.93

0.93

0.74

0.72

0.76

0.71

0.73

0.70

0.65

0.65

0.66

0.97

0.98

0.97

0.77

0.76

0.78

Chi2 algorithm

 DT

0.89

0.87

0.89

0.68

0.66

0.69

0.72

0.69

0.74

0.62

0.60

0.66

0.91

0.90

0.92

0.73

0.69

0.75

 DA

0.62

0.75

0.48

0.59

0.71

0.42

0.61

0.61

0.61

0.46

0.47

0.48

0.64

0.79

0.51

0.61

0.71

0.47

 NB

0.81

0.84

0.80

0.68

0.70

0.67

0.88

0.91

0.87

0.60

0.56

0.69

0.99

0.99

0.99

0.79

0.80

0.78

 SVM

0.95

0.96

0.95

0.78

0.76

0.78

0.88

0.87

0.88

0.73

0.71

0.74

0.99

0.99

0.99

0.86

0.84

0.86

 KNN

0.95

0.96

0.95

0.82

0.81

0.83

0.82

0.85

0.82

0.79

0.79

0.79

0.93

0.94

0.93

0.96

0.98

0.96

 RF

0.99

0.99

0.99

0.81

0.84

0.80

0.82

0.82

0.82

0.72

0.72

0.73

0.91

0.90

0.92

0.86

0.87

0.86

 NN

0.98

0.98

0.98

0.71

0.70

0.72

0.76

0.80

0.75

0.62

0.64

0.60

0.98

0.98

0.98

0.75

0.73

0.76