结构方程模型(SEM)中应用SEM Forests进行规范搜索的实用指南

来自多领域的研究人员针对结构方程模型(SEM)规范搜索难题，创新性地将机器学习中的随机森林算法与SEM结合，开发出SEM Forests方法。该研究通过模拟数据和实证案例验证了该方法在模型选择、参数估计和拟合优度检验方面的优越性，为复杂心理测量模型和生物统计模型构建提供了新的分析范式。

　　

这项开创性研究将机器学习领域的随机森林(Random Forests)算法巧妙整合到结构方程模型(Structural Equation Modeling, SEM)分析框架中，开发出革命性的SEM Forests技术。研究人员通过精心设计的模拟实验证实，该方法能有效解决传统SEM分析中模型设定误差(model specification error)和过度拟合(overfitting)等关键问题。

技术核心在于构建大量决策树来评估不同模型规范(model specification)的拟合优度(goodness-of-fit)，通过变量重要性评分(variable importance measures)自动识别最优模型结构。特别值得注意的是，该方法在处理非线性效应(nonlinear effects)和交互作用(interaction effects)时展现出独特优势，弥补了传统SEM的局限性。

实证研究部分展示了SEM Forests在心理学量表和生物标记物数据分析中的强大应用潜力。当面对多维潜在变量(latent variables)和复杂测量误差(measurement errors)时，该技术能准确识别关键路径系数(path coefficients)和调节效应(moderating effects)，为行为科学和生物医学研究提供了全新的分析视角。