请教大家一个问题：举个例子，如图，每一行代表的是一个肿瘤样本，约有200个样本。gold standard表示肿瘤的良恶性（0和1），ABCDEFGH分别代表8个关键基因是否表达（0和1，其实还有很多基因没有展示）。现在我想实现这样一个目的：用这些基因的表达谱（即0或1）来预测肿瘤的良恶性。那么，有以下几个问题：
1.是否可以用朴素贝叶斯算法来解决这个问题（医生，机器学习初学者，自我感觉可以用贝叶斯，问题类似于垃圾邮件，但不敢确定）。
2. 关键基因不止8个，有几十个，如何挑选有用的基因纳入模型，作为自变量。
3.最常用logistic回归是否能解决这类问题？
4.是否存在这样一种方法，能够以最少的基因数来最准确地预测肿瘤的良恶性？

这是临床大数据时代，数据基础薄弱的医生们迫切想要知道的。特此请教论坛各位老师！