我正在使用R包“ModelMap”来生成随机森林（RF）模型（回归模型）。它提供了一个曲线，显示了输入变量的相对重要性，通过测量输入变量xy模型在输入变量xy的整体精度的％之后的减少=消除其预测能力。另一个图显示模型的RMSE，基于使用测试数据的模型验证（预测值与观测值）。
现在让我们生成另一个RF模型，不包括上面提到的输入变量xy，让我们将RMSE与第一个模型的RMSE进行比较。结果几乎为0 （单位为每300公斤/公顷），尽管先前模型的MSE下降显示变量xy下降70％并且应该导致性能下降排除它。
这种方法有意义吗？如果是，为什么第二个模型具有相同的预测性能？
感谢您的帮助