n使用聚合酶试剂盒gilent测序和文库构建平台高，提示携带这些基因突变的患者可能受益来自免疫疗法。组换相发生森林算法来寻找重要基因进行比较逻辑回归分析的结果。预测模型的建立基于患者的长期获益是否是因变量，基因突变是否是自变量。使用窗口绘制多维尺度），如图所示，个样本蓝点）和个样本红点）被分为两个不同的类别。
使用软件中的andomorest包对数据进行随机森林分类
。为了防止过拟合，选择一部分数据作为训练集批量短信尼泊尔，另一部分样本作为测试集。这样做的目的是为了）以及森林数量与误差之间的关系图）。详细信息位于图片后面的标题中图在图查看器中打开微软幻灯片软件多维尺度。详细信息位于图片后面的标题中图在图查看器中打开微软幻灯片软件参数与误差之间的关系。详细信息位于图片后面的标题中图在图查看器中打开微软幻灯片软件森林数量与误差之间的关系。
从两张图可以看出，当树的数量达到多棵时，错误率逐渐
趋于稳定。最优参数为mtry和ntree。袋外）估计 美国在线电子邮件列表 错误率为，相当于交叉验证分类准确率为，而原始样本回生预测准确率。这表明本研究的预测因子与免疫检查点抑制剂治疗的长期益处之间存在稳定的相关性。当上述参数mtry，ntree）固定时，计算每个基因突变的平均最小基尼指数降低eanecreaseini）和平均准确率降低eanecreaseccuracy）。这样做的目的是获得两个
