Fitting Predicting  ρ Method γ δ Error rate AUC Error rate AUC 0.0 AUC 0.05 1.0 0.106 0.952 0.188 0.899     0.05 1.5 0.043 0.991 0.082 0.976     0.10 1.0 0.052 0.987 0.128 0.946     0.10 1.5 0.036 0.994 0.093 0.971   pathwayRF 0.05 1.0 0.217 (-) 0.194 (-)     0.05 1.5 0.085 (-) 0.076 (-)     0.10 1.0 0.117 (-) 0.103 (-)     0.10 1.5 0.025 (-) 0.021 (-)   ls-svm 0.05 1.0 0 1 0.456 0.559     0.05 1.5 0 1 0.428 0.598     0.10 1.0 0 1 0.434 0.592     0.10 1.5 0 1 0.399 0.643  0.5 AUC 0.05 1.0 0.131 0.930 0.233 0.852     0.05 1.5 0.058 0.983 0.112 0.958     0.10 1.0 0.070 0.976 0.170 0.910     0.10 1.5 0.041 0.992 0.102 0.964   pathwayRF 0.05 1.0 0.245 (-) 0.222 (-)     0.05 1.5 0.116 (-) 0.103 (-)     0.10 1.0 0.144 (-) 0.125 (-)     0.10 1.5 0.044 (-) 0.038 (-)   ls-svm 0.05 1.0 0 1 0.467 0.552     0.05 1.5 0 1 0.442 0.586     0.10 1.0 0 1 0.445 0.577     0.10 1.5 0 1 0.416 0.620

*Here we use error rate to denote the misclassification rate.

Table 1: Simulation results. Average fitting and predicting error rates of top-10 gene sets selected by AUCcv, pathwayRF and ls-svm.