數據建模（預測，分類）：連續＆離散輸入，離散輸出

Question

我有樣本數據如下。

In.1 In.2 In.3 In.Category Out 
1.5 2.4 1.9   A  A 
3.8 51.5 5.2   A  B 
82.2 3.3 48.5   B  B 
10.1 1.0 2.8   C  B 
18.8 48.6 85.1   A  C 

備註

In.1~In.3 : Continous Value (Numeric) 
In.Category : Discrete 

Out : Discrete 
In.Category value is not relevant to Out value.(They are not the same) 

我想找到根據樣本數據的規則。如果我獲得更多的輸入數據，我想預測出什麼價值將會是什麼。 （我個人認爲它可能與聚類，分類或關聯規則有關）

應該應用什麼樣的統計建模？

請給我一個R的例子源代碼嗎？ （至少僞代碼）

Answer 1

自我回答：

我認爲Random Forest應適用。

請參考以下鏈接

Computational Prediction