最佳变量组合的，每次运行结果不一样？

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请教大家，在做朴素贝叶斯分析时，做特征变量选择的时候，代码如下：
> library(klaR)
> ldaControl<-rfeControl(functions = nbFuncs,method = "cv")
> ldaProfile<-rfe(hvkp1[,1:15],hvkp1[,16],sizes = c(1:15),rfeControl = ldaControl)

但是每次运行这三行代码的时候，结果都不太一样，这是为什么？另，用这种无法评估svm，老是出错，有没有其他方法进行机器学习的特征变量选择呢？

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关键词：朴素贝叶斯分析 贝叶斯分析 朴素贝叶斯 特征变量 变量选择

漏掉最后一行代码：
> plot(ldaProfile,type=c("g","o"))