Действительно ли метод rfcv R randomForest говорит, какие функции он выбрал, или нет?

Я хотел бы использовать rfcv для отбраковки неважных переменных из набора данных перед созданием окончательного случайного леса с большим количеством деревьев (. Пожалуйста, исправьте и сообщите мне, если это не способ использования этой функции ). Например,

>     data(fgl, package="MASS")
>     tst <- rfcv(trainx = fgl[,-10], trainy = fgl[,10], scale = "log", step=0.7)
>     tst$error.cv
        9         6         4         3         2         1 
0.2289720 0.2149533 0.2523364 0.2570093 0.3411215 0.5093458

В этом случае, если я правильно понимаю результат, кажется, что мы можем удалить три переменные без негативных побочных эффектов. Однако

>     attributes(tst)
$names
[1] "n.var"     "error.cv"  "predicted"

Ни один из этих слотов не говорит мне, что на самом деле представляли собой первые три переменные, которые можно безвредно удалить из набора данных.