在观测技术突飞猛进的今天，地球科学、生态学、环境与公共健康领域正被海量、复杂、高维的数据所重塑。我们前所未有地接近自然系统的真相，却也深陷于“数据富有而知识贫乏”的窘境。传统统计模型对线性世界的简化和深度学习“黑箱”对机制解释的沉默，让科研工作者在追求预测精度与科学严谨性之间面临艰难抉择。

正是在这一背景下，随机森林及其蓬勃发展的现代扩展方法，以其独特的“白盒化”集成学习范式，成为了连接数据驱动预测与科学逻辑解释的关键桥梁。本次内容为您构建一个从经典决策树到因果与空间前沿的完整知识体系，让随机森林超越预测工具本身，进化为探索复杂性、量化不确定性、揭示因果关系、解析空间模式的 “科学智能显微镜” ，助您在数据洪流中锚定可靠知识，讲述令人信服的科学故事。

内容不仅覆盖标准随机森林的建模全流程——包括数据预处理（缺失值插补、异常值识别、时间序列适配）、超参数调优、模型评估与变量重要性分析，更深入探讨高级扩展方法：

①可解释人工智能（XAI）技术：如 SHAP、Conditional SHAP 等博弈论驱动的局部解释框架，助您超越“全局重要性”，揭示变量作用的条件依赖性；

②异常检测与极值建模：通过孤立森林识别生态突变事件，利用分位数随机森林刻画极端污染或气候条件下的非对称响应关系；

③不确定性量化：引入贝叶斯可加回归树（BART），为预测提供概率区间，支撑风险评估与决策稳健性；

④因果推断能力：基于潜在结果框架，使用因果随机森林估计政策或干预的异质性处理效应，回答“谁受益？何处有效？”等关键科学问题；

⑤空间异质性建模：融合地理加权思想，构建局部自适应的地理加权随机森林，破解“全局模型失灵于区域差异”的难题。

专题一 树模型基石-从决策规则到可解释智能的起点

专题二 标准随机森林全过程 构建稳健、可发表的预测模型

专题三 随机森林的可解释机器学习（XAI）

专题四 异常值处理与分位关联

专题五 预测的不确定性与极端值估计

专题六 异质性处理效应的随机森林解法

专题七 地理加权随机森林空间异质性建模

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