📌 关键词：随机森林、变量重要性、建模、分类、回归、R语言、可解释性

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🎯 一、随机森林到底是什么？

随机森林（Random Forest）是由 Breiman 于 2001 年提出的集成学习方法，本质是由多个决策树模型组成的“森林”，通过投票或平均的方式提高预测精度和泛化能力。

✅ 支持分类与回归
✅ 可评估变量重要性
✅ 对缺失值、异常值不敏感
✅ 对高维数据表现稳定

它尤其适用于地理与农学中变量多、关系复杂的建模任务，如：

• 土壤性质预测

• 农业产量估算

• 土壤重金属空间建模

• 土地利用类型识别

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🧪 二、基本原理与核心思想

随机森林是典型的 “Bagging + 随机特征选择” 模型：

1. Bagging（Bootstrap Aggregation）：从原始数据中随机有放回地抽样，构造多个训练集

2. 建树：对每个训练集训练一棵决策树，但每次分裂节点只在随机选择的变量子集上进行

3. 集成预测：分类任务用多数投票法，回归任务用平均值

💡 这样做提升了模型的多样性，减少过拟合，提高预测稳定性！