数据集概述
本数据集为随机森林算法在生态学与进化遗传关联研究中的实践指南配套资源，包含输入数据、R代码教程、模拟脚本及结果文件，支持离散与数量性状的基因位点关联分析，适用于野生或非模式生物基因组研究，共7个文件。
文件详解
- 压缩包文件
- 文件名称：Input data files and R code to examine overfitting by Random Forest.zip、R scripts for simulations to correct for pop structure.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：存档文件，分别包含检验随机森林过拟合的输入数据与R代码，以及校正群体结构模拟的R脚本
- R代码文件
- 文件名称：classification_RF_tutorial.R、regression_RF_tutorial.R
- 文件格式：R
- 字段映射介绍：分类与回归随机森林算法的R实现教程脚本，用于指导算法实操
- CSV数据文件
- 文件名称：data_regression_RF_tutorial.csv、data_classification_RF_tutorial.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：回归数据集含Sample、Pop、return及Locus1-24等基因位点字段；分类数据集含Sample、Pop、resistance及Locus1-23等基因位点字段
- Excel结果文件
- 文件名称：Datasets and results of simulations.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含模拟实验的数据集与结果记录
数据来源
论文“A practical introduction to random forest for genetic association studies in ecology and evolution”
适用场景
- 遗传关联分析: 利用随机森林识别分子标记与离散/数量性状的关联位点，适用于非模式生物研究
- 机器学习算法实践: 通过R教程脚本学习随机森林在基因组数据中的实现与优化
- 群体结构校正研究: 使用模拟脚本分析并校正群体结构对遗传关联结果的影响
- 算法性能评估: 检验随机森林的过拟合问题及模型参数优化策略
- 生态学与进化基因组学研究: 探索野生生物基因组变异与表型变异的关系
