目前我有一个随机森林模型，正在测试它对糖尿病阳性或糖尿病阴性的预测效果如何
模型是使用caret工作流程计算的
当查看变量重要性时，我被告知使用代码 randomForest::importance(model$finalModel)
$finalModel的目的是什么？$finalModel与原始模型相比是什么？查看变量重要性时，不应该直接传入原始模型作为参数吗？
以下是示例：
library(tidyverse)library(mlbench)library(caret)library(car)library(glmnet)library(rpart.plot)library(rpart)data("PimaIndiansDiabetes2")PimaIndiansDiabetes2 <- na.omit(PimaIndiansDiabetes2)set.seed(123)training.samples <- PimaIndiansDiabetes2$diabetes %>% createDataPartition(p = 0.8, list = FALSE)train.data <- PimaIndiansDiabetes2[training.samples,]test.data <- PimaIndiansDiabetes2[-training.samples,]model_rf <- caret::train( diabetes ~., data = train.data, method = "rf", trControl = trainControl("cv", number = 10), importance = TRUE)model_rfmodel_rf$bestTunemodel_rf$finalModel# 变量重要性在这里 importance(model_rf$finalModel)回答：
根据文档：
finalModel 使用最佳参数拟合的对象
在大多数情况下，使用train时，你会传入不同的超参数值来估计，以找到达到最佳性能的值（使用trainControl）。
在model_rf中，你会在finalModel下找到使用最佳参数构建的模型。
顺便提一下，caret也有一个用于变量重要性绘图的函数：varImp。
