我当前的数据集有大约 900 条记录和 10 个特征。我正在尝试使用随机森林对一些数据进行分类。我当前的模型严重过度拟合数据，因此我正在尝试使用 rfcv 函数。我在理解这个函数的输出时遇到了一些麻烦。

这是一些示例代码

data(fgl, package="MASS")
tst <- rfcv(trainx = fgl[,-10], trainy = fgl[,10], scale = "log", step=0.7)

我可以从中打印一些输出，但我不确定如何解释这个？

        9         6         4         3         2         1 
0.2102804 0.2196262 0.2429907 0.2523364 0.3551402 0.5607477 

我也有重要性函数的日志

   MeanDecreaseGini
RI        23.358203
Na        15.901377
Mg        25.923452
Al        24.587295
Si        12.586816
K         13.731823
Ca        19.680839
Ba        14.206922
Fe         6.774196