古代玻璃种类繁多且易受环境影响而风化，因此需要对古代玻璃化学成分数据进行分析，探究其成分变化规律 及成分之间的联系，进而可以对未知类别的古代玻璃进行准确的分类。随机森林分类模型具有准确率极高、可以处理离 散型数据和连续型数据的特点，适用于本文数据量较小的特点，因此本文决定使用随机森林算法解决该问题。本文基于 随机森林算法，建立分类预测的模型，对未知类别的古代玻璃进行类型的鉴别。最后通过控制变量法改变权重最大的节 点特征分析分类结果的敏感性。通过数据结果分析，预测值和真实值高度重合，最终求解真实可靠。同时敏感性分析结 果表示分类结果稳定敏感度不高。本文对于玻璃文物的分类具有一定的应用价值，同时该模型充分联系实际，具有很好 的通用性和推广性。