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临沂哪里有做网站,服装鞋帽 网站建设,微官网制作平台,网站栏目建设征求意见在多源观测数据爆炸式增长的今天#xff0c;地球科学、生态学、环境工程与公共健康等领域的研究者面临着从复杂、高维、非线性的自然系统中提取可靠知识的核心挑战。传统的统计模型常受限于线性假设与变量交互建模能力#xff0c;而“黑箱”深度学习又难以满足科研对机制解释…在多源观测数据爆炸式增长的今天地球科学、生态学、环境工程与公共健康等领域的研究者面临着从复杂、高维、非线性的自然系统中提取可靠知识的核心挑战。传统的统计模型常受限于线性假设与变量交互建模能力而“黑箱”深度学习又难以满足科研对机制解释与因果证据的严苛要求。因此如何在预测性能与科学可解释性之间架起桥梁成为推动学科发展的关键。随机森林及其现代扩展方法正逐渐成为应对这一挑战的理想工具。本内容体系从经典的分类回归树出发系统构建覆盖随机森林全流程建模与前沿扩展的完整知识框架旨在帮助科研工作者不仅提升模型的预测稳健性更深入实现可解释分析、异常识别、不确定性量化、因果推断与空间异质性建模从而在数据驱动的时代讲好更严谨、更富洞察的科学故事。专题一 树模型基石-从决策规则到可解释智能的起点1、数据类型与面临问题的识别2、分类回归树及随机森林的能够解决的问题预测与可解释性3、分类回归树模型的构建4、分类回归树模型推广装袋树、袋外误差案例1经典论文解析问题类型识别案例2用分类回归树预测臭氧浓度案例3装袋树模型下黑臭水体的分类专题二 标准随机森林全过程构建稳健、可发表的预测模型1、随机森林理论2、数据预处理缺失值插补、异常值识别以及时间序列的处理3、随机森林超参数调优4、分类与回归问题性能评估案例4臭氧浓度的随机森林预测案例5遥感下土地利用的随机森林分类案例6基于基因的患病几率预测专题三 随机森林的可解释机器学习XAI1、变量重要性与选择方法置换法及其指标2、基于博弈论的指标SHAPConditional SHAPKernelSHAP, DynamicSHAP等3、对重要性指标误用的讨论案例7河道黑臭的重要影响因素案例8PM10的分区局部影响因素专题四 异常值处理与分位关联1、异常值识别的传统方法2、孤立森林的基本原理3、孤立森林的实现4、不同的相关关系分位数随机森林案例9蓝藻爆发的异常点识别专题五 预测的不确定性与极端值估计1、置信区间以及为什么需要置信区间2、分位数回归的基本原理3、分位数随机森林4、树的贝叶斯模型贝叶斯可加回归树案例10叶绿素A与营养物质极值相关性案例11用贝叶斯可加回归树预测混凝土抗压强度及其不确定性专题六 异质性处理效应的随机森林解法1、因果效应潜在结果框架2、条件平均处理效应3、异质性效应估计因果随机森林案例12禁排政策对湖泊水质不同区域的因果分析专题七 地理加权随机森林空间异质性建模1、空间异质性空间不是全局同质的2、地理加权模型基础3、局部样本构建与自适应带宽的选择4、地理加权随机森林案例13PM10城市不同区域的效应分析★ 点 击 下 方 关 注获取海量教程和资源↓↓↓