实现GBDT模型与RFECV结合的代码

以下是一个使用GBDT模型和RFECV结合的Python代码示例：

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.datasets import make_classification

# 生成一个分类任务的数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=0, shuffle=False)

# 初始化一个GBDT分类器
gb = GradientBoostingClassifier()

# 初始化一个RFECV选择器
rfecv = RFECV(estimator=gb, step=1, cv=5, scoring='accuracy')

# 运行RFECV选择器并输出结果
rfecv.fit(X, y)
print("Optimal number of features : %d" % rfecv.n_features_)

# 选出最优特征
X_new = rfecv.transform(X)

在上面的代码中，首先使用`make_classification`生成了一个包含20个特征的分类任务数据集。然后初始化了一个`GradientBoostingClassifier`作为GBDT模型，并将其作为参数传递给了`RFECV`选择器。`RFECV`使用5折交叉验证和`accuracy`评价指标来选择最优特征。运行`RFECV`选择器后，可以使用`rfecv.n_features_`来获取最优特征的数量，然后使用`rfecv.transform(X)`来选出最优特征的数据集`X_new`。