跟着Cell学作图 | 13.随机森林分类及其可视化(R包randomForest)

“实践是检验真理的唯一标准。”

“复现是学习生信的最好办法。”

2021.4.12_1

DOI: 10.1016/j.cell.2020.05.032

这篇2020年发表在cell上关于新冠的组学文章里面有大量的生信内容。今天带大家复现其中的一个分析：随机森林分类模型的构建以及对重要变量的选择及其简约模型。

• 随机森林简介

• 数据准备

• 数据预处理

• 构建随机森林模型

• 训练集测试

• 训练集分类可视化(复现图2D)

• 绘制训练集ROC

• 使用测试集评估

• 训练集分类可视化

• 测试集ROC

• 十折交叉验证

• 特征选取(复现2A)

• 简约随机森林分类模型的构建

• 训练集测试及分类可视化

• 测试集测试及分类可视化

• 代码数据获取及微信答疑群

• 往期内容

本文内容干货较多(12000字），所以尝试一下付费。文末有微信交流群，交流科研相关问题。

随机森林简介