我们使用基于树的贝叶斯方法，以可选Pólya树作为先验分布，在密度估计模型中考虑统计推断。我们导出了对应的后验分布相对于上确界范数的近最优收敛速度。对于广泛的Hölder–光滑密度类，我们证明了该方法能够自动适应未知的Hólder正则性参数。我们通过从获得的后验分布为可信集提供数学保证来考虑不确定性量化问题，从而使密度函数以及相关函数（如累积分布函数）的不确定性量化接近最佳。通过简单的模拟研究，对结果进行了说明。