R语言随机森林预测关键基因的可靠性代码

以下是使用 R 语言中的随机森林算法进行关键基因预测的示例代码：

首先，导入必要的库和数据：

library(randomForest)
data <- read.csv("gene_expression.csv")

其中，"gene_expression.csv" 是包含基因表达数据的 CSV 文件。

接下来，将数据分成训练集和测试集：

set.seed(1234)
train_index <- sample(1:nrow(data), nrow(data) * 0.8)
train_data <- data[train_index, ]
test_data <- data[-train_index, ]

这里使用了 `sample` 函数将数据集的索引随机分成训练集和测试集，比例为 80%:20%。

然后，使用随机森林算法进行训练和预测：

rf_model <- randomForest(Class ~ ., data = train_data, ntree = 500, mtry = 3)
prediction <- predict(rf_model, test_data)

其中，`Class` 列是二元分类的标签列，"." 表示所有其他列都是特征列。`ntree` 表示决策树的数量，`mtry` 表示每个决策树在分裂节点时使用的特征数量。

最后，计算预测结果的准确率：

accuracy <- sum(prediction == test_data$Class) / nrow(test_data)
print(paste("Accuracy:", accuracy))

这里使用了简单的准确率评估方法，即将预测结果与测试集的标签进行比较并计算正确预测的数量。

以上即为使用 R 语言中的随机森林算法进行关键基因预测的代码示例。