在我的数据集中，我有19个预测变量，包括分类变量和连续变量。我想仅使用重要预测变量（不是所有预测变量）来拟合随机森林模型，并且我还要重复该过程100次。如何通过使用R来完成此操作？有什么建议吗？
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如果您使用Boruta软件包进行功能选择，请查看此处给出的示例脚本：https://www.kaggle.com/benhamner/liberty-mutual-group-property-inspection-prediction/random-forest-benchmark/run/20397。在第32行，他们使用Boruta包执行特征选择。在第35行，他们获得了那些未被拒绝的功能。在第38行，他们在这个特征子集上训练一个随机森林。