给我一个任务，让我利用用随机森林算法对一个数据集进行分类。


下面是一个有关癌症患者的数据集，使用随机森林算法对患者进行分类。请将数据集转换为适当的格式。
任务：使用随机森林算法对癌症患者数据集进行分类。

为了将数据集转换为适当的格式，需要进行以下步骤：

1. 首先，导入必要的Python库，例如NumPy、Pandas和Scikit-learn等。

2. 接着，使用Pandas读取csv格式的数据集文件，并对数据进行预处理，例如去除无用的列、处理缺失值、将非数值类型的变量编码为数值型等。

3. 使用Scikit-learn中的train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。

4. 定义机器学习模型。在本任务中，我们使用随机森林算法，可以通过调用Scikit-learn中的RandomForestClassifier类来实现。

5. 训练模型。使用训练集对机器学习模型进行训练。

6. 对测试集进行预测，通过计算模型的准确率、精确率、召回率等指标来评价模型的性能。