当然可以对比这两个随机森林模型的准确率平均下降值，这是评估模型特征重要性和稳定性的绝佳方法，结合你在体育赛事绩效指标与比赛结果关联研究中的场景，我来给你梳理具体的思路和操作方式：

一、完全支持这类对比分析 #

准确率平均下降值（Mean Decrease Accuracy, MDA）本身就是为量化特征对模型预测性能的贡献而生的指标。针对你基于孤立数据集和相对数据集训练的两个随机森林（RF）模型，完全可以分别计算它们的MDA，再从整体幅度、核心特征差异等维度展开对比。

二、具体操作步骤 #

• 针对每个RF模型，依次对单个特征的取值进行随机打乱（保持其他特征不变）
• 用打乱特征后的数据集重新运行模型，计算在测试集/验证集上的预测准确率
• 用模型的原始准确率减去打乱特征后的准确率，得到该特征的单次准确率下降值
• 对森林中所有决策树的计算结果取平均值，最终得到该特征的MDA
• 将两个模型的MDA结果整理成表格或可视化图表（比如分组条形图），直接对比整体的平均下降幅度，或者重点特征的表现差异

三、结合你的研究场景的重点分析方向 #

你提到相对数据集的预测准确率更高，在对比MDA时可以重点关注这些维度：

• 核心特征的MDA差异：你之前提到分析决策树时，相对数据集中的前三预测变量表现突出，不妨看看RF模型中这些变量的MDA是否同样具有显著优势，这能验证“相对绩效指标”在不同树模型中的一致性
• 模型整体的MDA水平：观察相对数据集训练的模型是否整体特征的准确率下降值更高，这说明这类数据集的特征对预测结果的贡献更稳定、更具解释力
• 特征重要性的重叠度：统计哪些特征在两类模型中都拥有较高的MDA，哪些是相对数据集独有的，这能帮你挖掘体育赛事中真正决定比赛结果的“核心相对绩效指标”

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mark B