랜덤 포레스트 ( Random Forest ) 방법 은 비 선형 효과 ( nonlinear effects ) 를 모델링 하 기 위해 개발 된 기계 학습 알고리즘 을 기반 으로 한다 . 본 발명자 들 은 R 플랫 폼 의 랜덤 포레스트 R 패키지 를 사용 하 여 좋 거나 나쁜 예후 를 갖 는 HCC 그룹 을 구별 할 수 있 는 프로브 를 발굴 하 였 고 , HCC 종양 샘플 을 4 개 의 트레이닝 코호트 ( cohort ) 와 1 개 의 테스트 코호트 로 무작위 로 나누 어 5 배 교차 검증 ( five - fold cross validation ) 을 수행 하 였 다 . 수행 결과 , 본 발명자 들 은 랜덤 포레스트 모델 을 구축 하 였 고 , 각 그룹 의 예상 비율 은 혼돈 행렬 ( confusion matrix ) ( 예측 된 샘플 vs 관찰 된 샘플 ) 에 의해 예측 되 었 고 , 각 모델 의 성능 은 곡선 아래 면적 ( area under the curve , AUC ) , 민감 도 및 특이 도 값 에 기초 하 여 측정 하 였 다 .