目的 基于血清炎症因子构建难治性肺炎支原体肺炎(RMPP)的随机森林预测模型，并采用决策曲线评价预测模型。方法 纳入2021年1月—2023年2月在石家庄市妇幼保健院儿科住院的990例肺炎支原体肺炎(MPP)患儿，收集所有患儿临床特征资料及血清炎症因子水平。使用R4.1.3软件的sample软件包按7∶3的比例将患儿随机分为训练集(693例)和验证集(297例);利用R4.1.3将获取的训练集数据分组为RMPP与普通肺炎支原体肺炎(GMPP)(GMPP=0,RMPP=1)。基于随机森林算法对训练集数据中的自变量进行特征重要性排序，采用可变重要性(VIMP)结合最小深度法筛选出最佳变量组合构建RMPP的随机森林预测模型，采用验证集及决策曲线评价预测模型。结果 随机森林算法筛选出的RMPP随机森林预测模型最佳变量组合为白细胞介素(IL)-6、D-二聚体(DD)、乳酸脱氢酶(LDH)、IL-10,决策曲线分析显示在阈值概率为6%时对MPP患儿进行临床干预可能获益最大。结论 随机森林算法筛选出的RMPP随机森林预测模型最佳变量组合为IL-6、DD、LDH、IL-10,基于上述指标构建的RMPP随机森林预测模型具有较好的预测效能。