我训练了一个随机森林分类器（sklearn），然后计算了特征的重要性并对它们进行了排名。森林有 100 个估计器。我的前 5 个功能及其重要性如下所示：

f1 = 0.91
f2 = 0.04
f3 = 0.013
f4 = 0.007
f5 = 0.004

为了避免过度拟合，我使用交叉验证和学习曲线进行了评估。

我的问题是 f1 的重要性似乎明显高于其他功能。它是否意味着任何形式的不正确（过度拟合？）？我应该以其他方式进行特征选择以更好地概括模型吗？