steprf：随机森林的逐步预测变量选择

介绍几种新的随机森林预测变量选择方法。它们基于各种变量重要性方法（即平均变量重要性（AVI）和基于知识的AVI（即KIAVI和KIAVI2））以及逐步算法中的预测准确性。有关变量选择方法的详细信息，请参见：Li，J.、Siwabessy，J.，Huang，Z.和Nichol，S.（2019）<doi:10.3390/geosciences9040180>. Li，J.、Alvarez，B.、Siwabessy，J.，Tran，M.、Huang，Z.、Przeslawski，R.、Radke，L.、Howard，F.、Nichol，S.（2017）<doi:10.13140/RG.2.2.27686.22085>.

版本：	1.0.2
取决于：	R（≥4.0）
进口：	特殊目的公司,随机森林,spm2（平方英寸）,心理医生
建议：	针织物,rmarkdown公司,晶格,重塑2
出版：	2022-06-29
内政部：	10.32614/CRAN.包装.步骤
作者：	金丽[aut，cre]
维护人员：	金丽<gmail.com>上的金丽68
许可证：	GPL-2型|GPL-3公司[扩展自：GPL（≥2）]
需要编译：	不
CRAN检查：	阶跃结果

文档：

参考手册：

阶梯.pdf

下载内容：

包源：	步骤rf_1.0.2.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：步骤rf_1.0.2.zip，r版本：步骤rf_1.0.2.zip，r-oldrel：步骤rf_1.0.2.zip
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：步骤rf_1.0.2.tgz，r-oldrel（arm64）：步骤rf_1.0.2.tgz，r-版本（x86_64）：步骤rf_1.0.2.tgz，r-oldrel（x86_64）：步骤rf_1.0.2.tgz
旧来源：	steprf存档

反向依赖关系：

反向进口：

步进gbm

链接：

请使用规范形式https://CRAN.R-project.org/package=steprf链接到此页面。