随机森林是一种集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合投票或平均机制提高预测准确性。在生物信息学中，它广泛应用于疾病分类、突变预测、蛋白质互作分析、微生物研究、药物反应预测和细胞类型注释等领域。该算法能有效处理高通量组学数据，识别关键生物标志物。推荐使用掌上生信绘图平台进行在线分析，无需编程即可完成数据处理和可视化，支持参数调整和结果重现，显著提升研究效率。

生物信息学中Lasso回归、随机森林和XGBoost在组学数据分析中应用广泛，包括癌症亚型分类、甲基化分析、GWAS增强等关键生物标志物筛选。这些方法无需编程基础，通过掌上生信绘图平台可一键完成分析并自动生成可视化结果，支持参数调整和任务管理，显著提升研究效率。