如何解释随机森林变量的重要性与最小深度图的分布？

Question

我正在使用随机森林（回归）分析有关内战的数据。我已经绘制了两个不同的图：变量重要性和最小深度的分布（使用R中的randomForest randomForestExplainer程序包。）

我的问题是：为什么变量重要性最高的变量不是平均最小深度最低的变量？那是什么意思呢？我包括了两个图像。

因变量是冲突强度。数据以国家/地区-年份格式组织，因此对于每个国家/地区，我都有每年的数据点。自变量包括人口，区域，gdp等。

require(randomForest)

require(randomForestExplainer)

randomF <- randomForest(max_intensity ~ nrgroups + GDPlog_lag + logPopulation + Polity_lag + Asia + Africa + MiddleEast + Europe + Americas, data=MAR_regressions, na.action=na.exclude)

plot(randomF, type="l", main= "Random Forest Protest and Rebellion")

varImpPlot(randomF, main="Variable Importance Random Forest Prot & Reb", col="blue")

plot_min_depth_distribution(randomF)

Variable Importance Min Depth

（由于我没有10个声望，所以我无法包含图片）