对数据使用 RFECV（基模型为支持向量机）进行特征选择时将模型的损失函数改为适合回归问题的函数

如果您正在使用RFECV进行特征选择，并且您的问题是回归问题，那么可以将模型的损失函数改为适合回归问题的函数，例如均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）。这样，RFECV将使用这些指标来评估每个特征的重要性，并选择最佳特征子集。

以下是一个使用支持向量回归（SVR）和MSE损失函数的示例代码：

from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.svm import SVR

# 创建SVR模型
model = SVR(kernel='linear')

# 创建RFECV对象并设置参数
selector = RFECV(estimator=model, step=1, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')

# 拟合数据
selector.fit(X, y)

# 打印最佳特征数量和特征排名
print("Optimal number of features : %d" % selector.n_features_)
print("Feature ranking : %s" % selector.ranking_)

在上面的代码中，我们使用了SVR模型并将损失函数设置为MSE（由于scikit-learn中的评分指标要求是越小越好，因此我们使用了“neg_mean_squared_error”）。您可以使用类似的方法将损失函数更改为其他适合回归问题的函数，例如MAE。