雷爾法是一種常用于機器學習的算法，但在道路領域的文章中很少見到。一個可能的原因是道路數據的特殊性，它需要大量的時間和資源來收集和處理。此外，雷爾法需要大量的訓練樣本和計算能力，這在道路環境下并不容易實現。

此外，道路領域的研究更加關注其他算法，如決策樹、支持向量機等，這些算法在解決道路問題上可能更有效。因此，研究人員更傾向于使用這些算法來解決實際問題。

需要指出的是，雷爾法在機器學習的其他領域中仍然具有一定的應用價值。它在自然語言處理、推薦系統等領域都有廣泛應用。只是在道路領域的研究中，目前很少見到相關的文章。