随机森林在生态学上的应用培训班

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    随机森林（random forest）模型是一种基于分类树的机器学习模型，自2001年被提出以来已快速成为最受欢迎、应用最广泛的机器学习方法之一。随机森林不需要处理共线性问题、不用做变量选择、对离群值也不敏感，其分析结果对缺失数据和非平衡的数据比较稳健，可以很好地预测多达几千个解释变量的作用，准确性高，目前几乎所有用到回归和分类方法的研究领域都有使用随机森林模型的案例。

    为推动随机森林模型在国内生态学上的应用，特邀请中科院动物研究所李欣海博士举办“随机森林在生态学中的应用培训班”。李欣海博士是国内利用随机森林模型开展生态学研究最早、发表论文最多的科研人员之一，近年来研究重点是统计方法和生态模型，在中国科学院大学讲授生物统计学课程。此次培训将涉及随机森林模型的原理、发展历史、在生态学研究中的应用，随机森林与传统回归模型和判别分析（分类）的比较，贝叶斯随机森林方法，还将通过实际研究案例详细讲解在R软件中用随机森林模型进行分类、回归、物种分布模型分析的步骤、结果解读。同时李老师还将给大家分享用分数指数交互项研究多元回归中交互作用的新方法 － Deeply digging the interaction effect in multiple linear regressions using a fractional-power interaction term。为切实保证学习效果，除了使用培训班提供的案例数据进行练习外，我们还鼓励学员携带自己的数据在培训期间练习。

培训安排：