La pureza tumoral se refiere a la proporción de células tumorales en muestras de tejido tumoral. Este valor juega un papel importante en la comprensión de los mecanismos del microambiente tumoral. Aunque se han realizado varios intentos para predecir la pureza tumoral, los intentos de predecir la pureza tumoral utilizando miARN aún son escasos. Predijimos la pureza tumoral utilizando datos de expresión de miARN para 16 tipos de tumores del TCGA mediante regresión de bosque aleatorio. Además, identificamos miARN con altos puntajes de importancia de características y examinamos la magnitud del cambio en el rendimiento predictivo utilizando miARN informativos. El rendimiento predictivo obtenido utilizando solo 10 miARN con alta importancia de características fue cercano al resultado obtenido utilizando todos los miARN. Además, también encontramos genes objetivo de los miARN y confirmamos que estos genes estaban principalmente relacionados con vías inmunitarias y de cáncer. Por lo tanto, encontramos que los datos de expresión de miARN podrían predecir bien la pureza tumoral, y los resultados sugirieron la posibilidad de que 10 miARN con alta importancia de características pudieran ser utilizados como marcadores potenciales para predecir la pureza tumoral y ayudar a mejorar nuestra comprensión del microambiente tumoral.