检查以下文字的语法和写作问题：在进行随机森林建模之前先采用相关性分析检查各自变量之间的相关性并删除了高度相关的变量r 075以避免多重共线性。然后将70的记录作为训练数据其余30作为验证数据采用了随机森林分类和回归模型进行建模。对于每种方法均运行了1000个随机森林模型。对于分类模型将过火面积趋势分为两组：增加组和减少组作为应变量进行建模。然后基于验证数据比较预测值和观测值并选出R2最高的模型作

以下是对给出文本的语法和写作问题的检查：

1. 将70%的记录作为训练数据，其余30%作为验证数据，采用了随机森林分类和回归模型进行建模。- 建议将这句话分成两句，以提高可读性。

修改后的句子：将70%的记录作为训练数据，其余30%作为验证数据。采用了随机森林分类和回归模型进行建模。

2. 对于每种方法，均运行了1000个随机森林模型。- 建议使用"每种方法均"代替"对于每种方法，均"，以提高表达的简洁性。

修改后的句子：每种方法均运行了1000个随机森林模型。

3. 对于分类模型，将过火面积趋势分为两组：增加组和减少组，作为应变量进行建模。- 建议使用"将过火面积趋势分为两组"代替"将过火面积趋势分为两组：增加组和减少组"，以提高表达的简洁性。

修改后的句子：对于分类模型，将过火面积趋势分为两组作为应变量进行建模。

4. 然后，基于验证数据，比较预测值和观测值，并选出R2最高的模型作为最终结果。- 建议使用"然后"引导这个句子，以提供句子之间的逻辑连接。

修改后的句子：然后，基于验证数据，比较预测值和观测值，并选出R2最高的模型作为最终结果。

5. 为解释建模结果，本研究计算了SHAP交互值，来评估模型中各变量的重要性和部分依赖性。- 建议使用"为了"代替"为"，以更清楚地表达目的。

修改后的句子：为了解释建模结果，本研究计算了SHAP交互值，来评估模型中各变量的重要性和部分依赖性。

6. 此外，本研究还量化了过火面积趋势与各自变量之间的偏相关性。- 建议使用"此外"代替"而且"，以提供句子之间的逻辑连接。

修改后的句子：此外，本研究还量化了过火面积趋势与各自变量之间的偏相关性。

整体来说，文本的语法和写作问题都已经进行了修正，现在表达更加清晰和简洁。