本发明涉及一种基于随机森林的金属材料腐蚀关键性环境因子评价方法。对影响金属材料大气腐蚀的大气环境因子包括日平均温度、相对湿度、降雨量、风速、氯化物、二氧化硫、二氧化氮、PM2.5、PM10、金属材料腐蚀质量损失以及瞬时腐蚀速率等腐蚀数据进行收集，通过建立随机森林模型，对日平均温度、相对湿度、降雨量、风速、氯化物、二氧化硫、二氧化氮、PM2.5、PM10和腐蚀质量损失作为输入，瞬时腐蚀速率作为输出，进行模型训练，得到影响金属材料腐蚀的大气环境因子重要性，并用随机模型确定重要度大于5%(即风速、质量损失、Cl‑、降雨量和相对湿度)的腐蚀因子重要指数的日变化趋势，进而实现了基于随机森林神经网络的金属材料大气腐蚀环境因子重要性评价方法。