
***the best classification rate is 1.000000 with 3 features.


***the classification rates with respect to the number of features used in classification are:
0.666667	0.666667	1.000000	0.833333	0.833333	0.833333	0.666667	0.833333	0.833333	0.833333	0.833333	0.833333	0.833333	0.833333	0.833333	0.833333	0.833333	0.833333	0.833333	0.833333	0.833333	0.833333	0.833333	0.833333	0.500000	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.500000	0.666667	0.666667	0.666667	0.500000	0.500000	0.500000	0.500000	0.500000	0.500000	0.500000	0.500000	0.500000	0.500000	0.333333	0.333333	0.333333	0.166667	0.166667	0.166667	0.166667	0.333333	0.333333	0.333333	0.333333	0.333333	0.500000	0.666667	0.666667	0.833333	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.500000	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.833333	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.500000	0.500000	0.500000	0.666667	0.666667	0.666667	0.833333	0.833333	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.833333	0.666667	0.833333	0.666667	0.833333	0.833333	0.833333	0.833333	0.833333	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.666667	0.833333	0.833333	0.833333	0.666667	0.833333	

***the number of features used in final classification is 3


***the SVM scores corresponding to the subjects are:
0.107021	0.031000	0.050601	-0.495920	-0.352658	-0.830858	

***the data points for ploting ROC curve:

 fp: 0.0	0.000000	0.000000	0.000000	0.333333	0.666667	1.000000	1.000000

 tp: 0.0	0.333333	0.666667	1.000000	1.000000	1.000000	1.000000	1.000000
