[:ja]library(randomForest)
#R付属のirisデータを使う
data <- iris
#データの行数を取得
ndata <- nrow(data)
#sample関数で行数の範囲の数字から、行数の半分（*0.5）だけランダムな数を生成する。
ridx <- sample(ndata, ndata*0.5)
#学習用データを生成。行番号を配列で指定して抽出する。
data.learn <- data[ridx,]
#学習用以外のデータをテスト用として使用する。
data.test <- data[-ridx,]
#randomForestの実行し予測モデル作成。モデルの形式としてSpeciesから最後の列まで指定（Species~.）、dataとしてdata.learnを設定。
forest <- randomForest(Species~., data = data.learn)
#予測モデルをテストデータで実行する。
pred.forest <- predict(forest, newdta = data.test, type = “class”)
#予測力の確認
table(pred.forest,data.test[,5])
#各要素の重要度を確認
importance(forest)[:]
