PYTHON中RFE和RFECV的区别

RFE和RFECV都是特征选择的方法，但它们的实现方式不同。

RFE（Recursive Feature Elimination）是一种递归特征消除的方法，它通过逐步删除特征来选择最优的特征子集。具体而言，RFE通过先训练一个模型，然后计算每个特征的重要性，最不重要的特征被删除，然后在新的特征子集上重新训练模型，直到达到指定的特征数量。

RFECV（Recursive Feature Elimination with Cross-Validation）是在RFE的基础上增加了交叉验证的步骤，用于选择最优的特征数量。具体而言，RFECV通过在每次迭代中将数据集分成训练集和验证集，并使用交叉验证来计算每个特征子集的性能，然后选择具有最佳性能的特征子集。

因此，RFECV比RFE更可靠，因为它使用了交叉验证来评估特征子集的性能，并可以防止过拟合。