library(randomForest)
data(iris)
set.seed(100)  
ind<-sample(2,nrow(iris),replace=TRUE,prob=c(0.7,0.3))#對數(shù)據(jù)分成兩部分，70%訓練數(shù)據(jù)，30%檢測數(shù)據(jù)/
traindata<-iris[ind==1,]
testdata<- iris[ind==2,]
iris.rf=randomForest(Species~.,iris[ind==1,],ntree=50,nPerm=10,mtry=3,proximity=TRUE,importance=TRUE)
print(iris.rf)
iris.pred=predict( iris.rf,iris[ind==2,]) 
table(observed=iris[ind==2,"Species"],predicted=iris.pred)