我想按照caret包中的rfe方法，对我的随机森林模型进行特征选择。由于我的数据集只有大约100个标记样本，并且数据集非常不平衡（这反映了现实生活中的平衡），我需要/想要进行分层交叉验证。然而，我没有找到关于rfeControl函数是否支持分层交叉验证的任何文档。

有谁知道如果我使用

ctrl <- rfeControl(functions = rfFuncs,               method = "cv",               verbose = FALSE)

回答：

当method ="cv"时，rfe()应该使用createFolds()来创建折叠，这些折叠将根据你的输出变量进行平衡。你可以查看?createFolds以了解这是如何实现的细节。