对df表的各特征使用递归式特征消除法且目标变量为连续变量时，评分函数为均方误差（MSE）的python代码

以下是使用递归式特征消除法并以均方误差作为评分函数的 Python 代码：

from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假设你的数据框名称为 df，目标变量为 y，特征变量为 X
X = df.drop('y', axis=1)
y = df['y']

# 建立线性回归模型
lr = LinearRegression()

# 使用递归式特征消除法，通过交叉验证选出最佳的特征数量
rfe = RFE(estimator=lr, step=1)
rfe.fit(X, y)
n_features_optimal = rfe.n_features_

# 选出最佳特征
X = X.iloc[:, rfe.support_]

# 训练模型
lr.fit(X, y)

# 预测目标变量
y_pred = lr.predict(X)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y, y_pred)

以上代码中，我们使用了 `RFE` 工具来进行递归式特征消除，使用了 `LinearRegression` 建立线性回归模型，使用了 `mean_squared_error` 计算均方误差。其中 `step` 参数表示每次迭代特征数量的步长，可以根据实际情况进行调整。

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以下是使用递归式特征消除法进行特征选择并使用支持向量机作为基模型的Python代码，评分函数为均方误差（MSE）：

from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假设X为特征数据，y为目标变量数据
# 定义支持向量机模型作为基模型
estimator = SVR(kernel="linear")
# 定义递归式特征消除法，选择保留5个特征
selector = RFE(estimator, n_features_to_select=5, step=1)
# 应用特征选择器到数据集
selector.fit(X, y)
# 输出选择的特征
print(selector.support_)
# 输出选择的特征的排名
print(selector.ranking_)
# 使用选择的特征来训练模型
selected_X = selector.transform(X)
model = SVR(kernel="linear")
model.fit(selected_X, y)
# 使用选择的特征来预测目标变量
y_pred = model.predict(selected_X)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y, y_pred)
print("MSE:", mse)

以上代码中，使用`RFE`类实现递归式特征消除法，`n_features_to_select`参数指定需要选择的特征数量，`step`参数指定每次迭代时要移除的特征数量。`SVR`类是支持向量机回归模型，使用线性核函数，用于作为基模型。选择特征后，使用选择的特征来训练模型，并使用预测结果计算均方误差。

使用递归式特征消除法且目标变量为连续变量时，评分函数为均方误差（MSE）的python代码

以下是使用递归式特征消除法，目标变量为连续变量，评分函数为均方误差（MSE）的Python代码示例：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 构建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 递归式特征消除法
rfe = RFE(model, n_features_to_select=5)

# 拟合模型
fit = rfe.fit(X, y)

# 选出的特征
selected_features = fit.support_

# 选出的特征的排名
feature_ranking = fit.ranking_

# 仅保留选出的特征
X_selected = X[:, selected_features]

# 训练模型
model.fit(X_selected, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X_selected)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y, y_pred)

print("选出的特征：", selected_features)
print("特征排名：", feature_ranking)
print("均方误差：", mse)

在上述代码中，我们首先加载了波士顿房价数据集，然后构建了一个线性回归模型。接着，我们使用递归式特征消除法来选出最优的5个特征，并仅保留这些特征进行训练。最后，我们使用均方误差来评估模型的性能。