REF[24]

随机森林是一个很好适用于微阵列数据的分类算法：

1.即使大多数的预测变量都是噪音，RF仍然具有优秀的性能，因此不需要对基因进行预选择。

2.能够应用于变量数远远大于观测数据量的情况

3.能用于两类和多于两个分类问题的情况

4.返回变量重要性测量

5.不会过拟合

6.能处理分类和连续预测器的混合

7.合并预测变量间的相互作用

8.对于预测器的单调变换，输出不变

9.高质量免费的实现，如R包

10.几乎不需要调整参数来获得优秀的性能

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