随机森林与删失数据：地球科学中的空间预测新方法

"该文探讨了在地球科学中利用人工智能，特别是基于随机森林的方法，来处理删失响应变量的空间预测问题。文章指出，由于测量限制，响应变量的观测值经常出现删失，传统的空间预测方法可能无法准确处理这种情况。文中提出了一种新的机器学习策略，即使用随机森林结合主成分分析和随机二次规划来考虑删失观测值，从而构建更精确的预测模型。这种方法通过训练仅包含未删失观测值的数据子集，然后将观测值转换为线性方程和不等式系统，最终解决这一系统以重建回归树预测器。在模拟数据和真实地球化学数据上的应用表明，该方法能更有效地利用删失观测值，提高预测准确性。" 本文的核心知识点包括： 1. **地球科学中的空间预测**：在地球科学的多个分支中，需要对连续响应变量进行空间预测，以理解其分布和变化趋势。 2. **删失观测值**：由于技术限制，响应变量的观测值可能会被删失（左删失、右删失或区间删失），这对预测带来了挑战。 3. **随机森林预测**：随机森林是一种强大的机器学习算法，常用于回归和分类任务，文章将其应用于处理删失响应变量的空间预测。 4. **主成分分析(PCA)**：PCA是一种统计方法，用于降维和数据转换，文中用于处理和翻译响应变量的观测值。 5. **随机二次规划**：在解决线性等式和不等式系统时，采用随机二次规划来找到最佳解，构建出符合删失观测值的回归树预测器。 6. **回归树预测器**：回归树是随机森林的一部分，用于预测连续响应变量，文中通过训练未删失观测值构建预测器。 7. **数据子集训练**：只使用未删失的响应变量观测值来训练回归树，避免了因删失数据导致的偏差。 8. **预测结果集成**：通过平均随机森林中的所有预测器输出，得到最终的空间预测结果，提高了预测的稳定性和准确性。 9. **模拟和实际数据验证**：文章通过模拟数据和真实地球化学数据的案例展示了新方法的有效性，证明其在处理删失观测值时的优越性。 10. **机器学习在地球科学的应用**：强调了机器学习在处理复杂地学问题，尤其是数据密集型和多变量问题中的重要作用。 通过这些方法，科学家们可以更好地理解和预测地球表面的各种现象，如地层结构、化学元素分布、气候模式等，这对于资源管理、环境监测和灾害预警具有重要意义。