随机森林可处理大量输入变量，并且可以得到变量重要性排序，在实际中，有广泛应用。本文简要展示R语言实现随机森林的示例代码，并通过F值判断模型效果。

随机森林是一种常用的集成学习算法，基分类器为决策树。每棵树随机选择观测与变量进行分类器构建，最终结果通过投票得到。一般每棵树选择logN个特征（N为特征数），如果每棵树都选择全部特征，则此时的随机森林可以看成是bagging算法。R语言中，可通过randomForest包中的randomForest()函数完成随机森林算法。

导入包与数据，并根据3:7将数据分为测试集和训练集。

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