进行了大样本量实验（如微生物多样性测序）后，如何对样本进行有效且准确的分类，并且获得特征的重要性结果？
一、概念
01 简答题·随机森林可以解决什么问题？
随机森林是一种常用的机器学习算法，可以用于解决分类问题和回归问题。
02 名词解释题·何谓决策树？何谓随机森林？
决策树可以简单地理解为达到某一特定结果的一系列决策，让我们通过一张图来了解这棵树是如何工作的。
预测贷款用户是否具有还款能力？首先判断用户是否拥有房产，如果是，则可以偿还，否则继续判断。然后判断用户是否结婚，如果是，则可以偿还，否则继续判断。接着判断月收入指标，如果大于4k，则可以偿还，否则不能偿还。决策便是采用这样的树形结构，由包含样本的全集，对不同属性节点层层推导，直到无对应属性测试，最终获得分类。
随机森林是由很多随机创造的决策树构成的森林，每棵树之间沒有关联，随机森林将单颗树的输出结果整合起来生成最终的输出。
二、延伸
03 论述题·构造随机森林的步骤？
Step1. 随机抽样，训练决策树;
Step2. 随机选取属性作为节点分裂属性;
Step3. 重复步骤2直到不能分裂为止;
Step4. 建立大量决策树形成森林。
04 开放题·随机森林的优点有哪些？
1. 可以判断特征的重要程度；
2. 可以判断出不同特征之间的相互影响性；
3. 容易实现；
4. 若有大部分的特征缺失，仍能保持准确度；
5. 不容易过拟合；
6. 训练时可以并行操作，速度快。
三、研究
05 实践题·随机森林的云上分析工具在哪找？
当然是欧易云平台！本次介绍的这款小工具，只需两个输入文件，即可获得建立随机森林分类模型特征集的重要性信息。特征的选择是决定使用哪些特征来做决策判断的关键，其中样本集越大机器学习算法越准确，因此建议进行分析的数据组内有生物学重复且单组样本大于50。
【输入数据矩阵】
(如上图为不同物种在各样本中的相对丰度矩阵)
【输入分组文件】
(如上图为样本集的分组信息)
在一个训练数据集中，每个样本的属性可能存在多个，不同属性的作用大小不一哦。
【输出MeanDecreaseGini 系数图】
(横坐标为MeanDecreaseGini值，用来评判物种对模型分类的情况。MeanDecreaseGini 值越大，说明类别分类情况越好。纵坐标为 biomarker，按照 MeanDecreaseGini 系数的大小降序排列。注意：该图是根据输入文件的特征数目绘制。)
【输出特征重要性数据】
(MeanDecreaseGini为节点不纯度的平均减少值；MeanDecreaseAccuracy为准确度的平均减少值。)
06 想象题·获得了特征后还能做些什么？
构建模型、绘制ROC曲线、混淆矩阵等等，下回小编便带大家熟悉ROC曲线的绘制，敬请期待~
文末彩蛋
看到这里的老师有福了~诚意满满的小编其实这次有给大家准备礼物哦~ 随着高通量测序的不断发展，单组学研究日趋成熟，多个组学整合越来越为研究的热点。其中，相关性分析是多组学分析中常见的分析方法之一，在此各大高校开学之际，欧易生物转录业务线推出免费R语言培训课程之相关性分析在多组学中的应用、原理及实战，助力广大老师科研工作。
本次培训主要内容：
1. 相关性分析在多组学中的应用
2. 常用相关性分析方法以及原理
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课程对象：
从事生命科学、医学领域研究对R语言感兴趣的科研工作者
培训时间：
2021年3月24日（周三） 19:30-20:30
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