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。

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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。

python中高斯核SVM使用RFE方法

你可以使用scikit-learn库中的SVC模型和RFECV类来实现高斯核SVM使用RFE方法。

首先导入必要的库：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.feature_selection import RFECV

然后定义SVC模型和RFECV类：

svc = SVC(kernel='rbf')
rfecv = RFECV(estimator=svc, step=1, cv=5, scoring='accuracy')

其中，SVC中的参数`kernel='rbf'`表示使用高斯核函数，RFECV中的参数`estimator=svc`表示使用SVC模型进行特征选择，`step=1`表示每次迭代删去一个特征，`cv=5`表示使用5折交叉验证，`scoring='accuracy'`表示使用准确率作为评价指标。

接着使用数据进行训练和特征选择：

rfecv.fit(X, y)

其中，`X`为特征矩阵，`y`为标签向量。

最后，可以输出所选择的最优特征个数和所选特征的排名：

print("Optimal number of features : %d" % rfecv.n_features_)
print("Ranking of features : %s" % rfecv.ranking_)

其中，`rfecv.n_features_`表示所选择的最优特征个数，`rfecv.ranking_`表示所选特征的排名，排名越小表示特征越重要。