Extreme learning machine versus classical feedforward network

Table 17 Sensitivity indices for the F1 measure

Dataset	\(\sigma _\text {F1}\)	I-st order indices			II-nd order indices
Dataset	\(\sigma _\text {F1}\)	\(S_{(C)}\)	\(S_{(h)}\)	\(S_{(f)}\)	\(S_{(C,h)}\)	\(S_{(C,f)}\)	\(S_{(h,f)}\)	\(S_{(C,h,f)}\)
Wine	0.27	0.12	0.63	0.03	0.07	0.07	0.02	0.06
Breast cancer (W.)	0.12	0.10	0.30	0.03	0.20	0.05	0.13	0.18
Glass identification	0.16	0.16	0.42	0.03	0.24	0.07	0.03	0.05
Breast cancer (L.)	0.14	0.28	0.26	0.06	0.19	0.07	0.04	0.11
Sonar	0.21	0.35	0.26	0.06	0.11	0.10	0.02	0.10
Urban land cover	0.21	0.16	0.12	0.07	0.30	0.07	0.11	0.17
Landsat	0.21	0.18	0.25	0.06	0.30	0.07	0.06	0.09
CNAE-9	0.29	0.28	0.02	0.08	0.28	0.13	0.05	0.16
Forest cover type	0.16	0.17	0.19	0.11	0.24	0.06	0.12	0.11
2D hypercube	0.24	0.04	0.71	0.02	0.10	0.05	0.02	0.06
3D hypercube	0.40	0.12	0.52	0.04	0.15	0.08	0.03	0.06
10D hypercube	0.04	0.10	0.12	0.14	0.08	0.05	0.40	0.10
2D hyperspheres	0.25	0.11	0.58	0.04	0.08	0.09	0.05	0.05
3D hyperspheres	0.24	0.12	0.58	0.05	0.06	0.09	0.05	0.04
10D hyperspheres	0.21	0.11	0.55	0.09	0.04	0.06	0.11	0.05
100D hyperspheres	0.15	0.07	0.14	0.45	0.09	0.05	0.15	0.05
200D hyperspheres	0.12	0.05	0.11	0.51	0.02	0.06	0.21	0.05
Mean	0.20	0.15	0.34	0.11	0.15	0.07	0.09	0.09
Median	0.21	0.12	0.28	0.06	0.13	0.07	0.06	0.07