根据一组基因表达数据分类癌症和正常细胞，并解释如何使用机器学习算法来做出预测。
您被提供一组基因表达数据，其中包含正常和癌症样本的信息。您被要求使用机器学习算法对这些样本进行分类，并解释如何使用这些算法进行预测。
要对基因表达数据进行分类，我们可以使用监督学习算法，如支持向量机（SVM）或随机森林（Random Forest）。首先，我们可以将数据集分为训练集和测试集。然后，我们将训练集输入到算法中进行学习，使其能够根据基因表达数据确定正常和癌症细胞之间的模式。最后，我们将测试集输入到算法中进行预测，并根据预测结果评估算法的性能。为了提高算法的准确性，我们可以对数据进行特征选择和/或数据预处理，例如归一化和降维。