主讲老师第五十四课：随机森林模型
在临床模型，以及机器学习中，除了常用的 LASSO 模型，还有许多经典的模型方法，作为其好朋友，随机森林（randomforest.zip）首当其冲，更是一种大家耳熟能详的模型构建方法。所谓随机森林，Random Forest，是一个包含多个决策树的分类器，分析时，该分析方法在划分属性时引入了随机因素，同时，其输出结果的类型是由所有决策树输出类别的众数所决定的，换句话说，就是通过所有单一的决策树模型投票来决定最终的输出结果，随机森林因其算法简单、容易实现以及计算开销小等优点而在机器学习中受到大家的喜爱。下
面，我们一起来看下如何进行随机森林分析及其后续结果的验证
1.R 包的安装与读取
首先，是 R 包的选择与安装过程，对于随机森林算法，存在其专用的 R 包，randomForest包，其储存在 CRAN 网站中，同时，安装后续绘图以及 ROC 分析所需要的相关 R 包
2.数据读取与预处理
读取患者的表达数据，并通过标准化处理与转置，生成最终的表达谱，其中行名为患者编号，列名为不同的基因名称结果显示这是一个共包含 80 名肿瘤患者的基因表达矩阵与此同时，准备这 80 名患者的临床信息在此次讲解中，我们的结局变量是患者的生存状态（fustat），通过随机森林模型，构建预测患者预后的模型。
使用 str()函数可以观看临床信息的数据类型。
随后，设置随机种子，使用随机函数，按 7：3 将整个数据集分成两组，分别为训练组和验证组，用于随机森林模型的构建和验证。
3.使用 trainee 数据集建立随机森林模型
使用 randomForest()函数建立随机森林模型，其中参数 ntree=500 表示使用 500 棵决策树模型用于随机森林的分类在得到随机森林分类器 rf_output 后，使用 plot()函数获取随机森林的训练过程，随着决策树数量的增加，模型训练误差也随之变化。
随着使用树数量的增加，误差逐渐趋于稳定在随机森林模型的构建过程中，模型还会计算出数据中每个特征的重要程度，而且该重要程度可以使用varImpPlot()函数将其可视化结果显示了其中最重要的 20 个基因，其中 KLHDC9 基因的重要性最高随后，按重要性进行排序，并提取重要性最高的 20 个基因的名称。
4.模型验证及其可视化
当模型构建完毕，下一步自然是模型的验证，其中包括自身验证和外部验证两种情况
4.1 使用 trainee 数据集进行验证
将训练组的数据纳入构建好的随机森林模型中，使用 predict()函数进行结果预测，最终得到了预测值。
使用箱线图将预测结果进行可视化。
在生存和死亡两组中，患者的预测评分存在显著性差异
4.2 使用 testee 数据集进行验证
同样的，将验证组的病人信息纳入模型，使用 predict()函数进行结果预测。
该随机森林模型可以在一定程度上预测患者的生存和死亡状态，但无显著性差异，进一步表明该模型还有待进一步的改正与修改。
4.3 训练组的 ROC 曲线
除此之外，我们还可以借用之前讲解的内容，使用 ROC 曲线和曲线下面积来进一步评价预测模型的准确性。
4.4 验证组的 ROC 曲线
结果显示，在训练组中，模型的 AUC 值为 1，而在验证组中模型的 AUC 值为 0.722，这样，随机森林模型就构建完成了。当然，和 LASSO 一样，通过调整随机种子的数字，可以得到不同的模型结果。