下面使用randomForest包在iris數據集上構建一個預測模型。使用randomForest()函數存在兩個限制：第一個限制是該函數不能處理帶有缺失值的數據，因此在用戶傳遞數據前先要推定數據；第二個限制是分類屬性的水平劃分數量的最大值為32，水平劃分大於32的分類屬性需要在調用randomForest()函數之前進行轉換。
另一種建立隨機森林的方法是使用party包中的cforest()函數，該函數沒有限定分類屬性的水平劃分數。但是，一般而言，具有多級水平的分類變量需要更多的內存空間，建立隨機森林所要花費的時間也更長。
這裡首先需要將iris數據集分為兩部分：70%為訓練集，30%為測試集。
> ind <- sample(2,nrow(iris),replace = TRUE,prob = c(0.7,0.3))
> trainData <- iris[ind==1,]
> testData <- iris[ind==2,]
其次，加載randomForest包，並訓練一個隨機森林。
> library(randomForest)
> rf <- randomForest(Species~.,data = trainData,ntree=100,proximity=TRUE)
> table(predict(rf),trainData$Species)
setosa versicolor virginica
setosa 33 0 0
versicolor 0 35 3
virginica 0 2 40
> print(rf)
Call:
randomForest(formula = Species ~ ., data = trainData, ntree = 100, proximity = TRUE)
Type of random forest: classification
Number of trees: 100
No. of variables tried at each split: 2
OOB estimate of error rate: 4.42%
Confusion matrix:
setosa versicolor virginica class.error
setosa 33 0 0 0.00000000
versicolor 0 35 2 0.05405405
virginica 0 3 40 0.06976744
> attributes(rf)
$names
[1] "call" "type" "predicted" "err.rate" "confusion" "votes"
[7] "oob.times" "classes" "importance" "importanceSD" "localImportance" "proximity"
[13] "ntree" "mtry" "forest" "y" "test" "inbag"
[19] "terms"
$class
[1] "randomForest.formula" "randomForest"
由結果可知，即使在決策樹中，仍然有誤差，第二類和第三類話仍然會被誤判，可以通過輸入print(rf)知道誤判率為2.88%，也可以通過輸入plot(rf)繪製每一棵樹的誤判率的圖。
>plot(rf)
變量的重要性可以通過importance()函數和varImPlot()函數獲得：
> importance(rf)
MeanDecreaseGini
Sepal.Length 9.375216
Sepal.Width 3.225098
Petal.Length 30.026388
Petal.Width 31.218726
> varImpPlot(rf)
最後，在測試集上測試訓練集上建立的隨機森林，並使用table()函數和margin()函數檢測預測結果。
> irisPred <- predict(rf, newdata = testData)
> table(irisPred, testData$Species)
irisPred setosa versicolor virginica
setosa 17 0 0
versicolor 0 13 2
virginica 0 0 5
> plot(margin(rf,testData$Species))
由上圖結果可知，數據點的邊距為正確歸類的比例減去被歸到其他類別的最大比例。一般說來，邊距為正數說明 該數據點劃分正確。
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