运行随机森林示例http://www.kaggle.com/c/icdar2013-gender-prediction-from-handwriting/data http://www.kaggle.com/c/icdar2013-gender-prediction-from-handwriting/data，以下行：
forest_model <- randomForest(as.factor(male) ~ ., data=train, ntree=10000)
需要几个小时（不确定它是否会结束，但该过程似乎确实有效）。
该数据集有 1128 行和约 7000 个变量。
是否可以估计随机森林训练何时完成？我可以通过某种方式分析 R 来获取更多信息吗？
发现问题，在randomForest中使用公式造成了巨大的性能下降。
有关此内容以及如何估计随机森林运行时间的更多信息，请参阅：https://stats.stackexchange.com/questions/37370/random-forest-computing-time-in-r https://stats.stackexchange.com/questions/37370/random-forest-computing-time-in-r and in http://www.gregorypark.org/?p=286 http://www.gregorypark.org/?p=286
这是最终代码：
forest_model <- randomForest(y=train$male, x=train[,-2], ntree=10000,do.trace=T)
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