2023年12月17日，中国科学院数学与系统科学研究院张新雨研究员通过网络会议为公司师生做特邀学术报告，题目是“最优权重的随机森林”。报告由王效强副教授主持，学院部分师生参加了报告会。

张老师首先回顾了模型平均的三大类方法并指出总结了优缺点。之后张老师把本地天气做为案例深入浅出、生动形象的描述了在随机森林回归问题中的工作。常见的随机森林算法使用简单平均，每个基学习器（子树）的权重相等。但是，由于每个子树的表现不一，简单平均的方式不一定能够得到最好的估计。张老师团队基于Mallows准则提出了一步法和两步法两种选择权重的方法，并且在多个公共数据集上测试时都表现出优异的性能。对于理论部分，在一定条件下，张老师团队证明了提出权重的损失与其下界之比依概率收敛到1。最后，张老师总结了此课题工作，并提出了后续工作的展望。提问环节中，在研究树模型的分类问题上，张老师与学院师生展开了深入的探讨。

张新雨,中科院数学与系统科学研究院/预测中心研究员，管理学院双聘教授。担任期刊《Journal of Systems Science and Complexity》领域主编、期刊《Statistical Analysis and Data Mining》Associate Editor、期刊《系统科学与数学》和《应用概率统计》编委，是中国统筹法优选法与经济数学研究会数据科学分会副理事长和国际统计学会当选会员。先后主持国家自然科学基金委优秀和杰出青年研究基金项目，曾获得中国管理学青年奖和中科院优秀博士学位论文等奖励。主要从事统计学和计量经济学的理论和应用研究工作,具体研究方向包括模型平均、机器学习、组合预测和卫生统计等。多篇论文发表在Annals of Statistics、Biometrika、JASA、JRSSB、Journal of Econometrics统计学四大期刊和计量经济学顶级期刊上。

                                                    作者：王效强 编辑：王淑婷