《表1 9种主量元素（输入变量）的Pearson相关性》

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《基于机器学习的洋岛玄武岩主量元素预测稀土元素》

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注：表中加下划线的数字说明两元素之间存在强相关性。

首先对变量进行重要性度量，采用全部所得样品数据（1 283组）生成随机森林模型，在生成模型时，程序便已利用内置的置换准确度重要性度量功能对各变量的重要性进行了度量；然后还需对预测变量进行相关性分析，同样利用生成随机森林模型的数据对各变量之间的Pearson相关系数进行计算（表1）。由于本文需要预测的参数较多，因此仅展示预测REE系列前、中、后3种元素（La、Tb和Lu）的变量重要性排列图（图1）。