结合支持向量机的RFE的python代码：其中数据集是H:\\1\\1_experimental_data\\5.建模\\\1.AGB_100lidar.csv，前20列为自变量，最后一列为因变量。

以下是结合支持向量机的RFE的Python代码，用于特征选择：

import pandas as pd
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.svm import SVR

# 读取数据集
data = pd.read_csv('H:\\1\\1_experimental_data\\5.建模\\\1.AGB_100lidar.csv')

# 将数据集分为自变量和因变量
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 定义支持向量机模型
estimator = SVR(kernel="linear")

# 定义特征选择器
selector = RFE(estimator, n_features_to_select=5, step=1)

# 进行特征选择
selector.fit(X, y)

# 输出选择的特征
print(selector.support_)
print(selector.ranking_)

其中，`pandas`库用于读取CSV文件，`RFE`和`SVR`分别用于特征选择和支持向量机模型的定义。在代码中，首先读取数据集，然后将数据集分为自变量和因变量。接着，定义支持向量机模型和特征选择器，并进行特征选择。最后，输出选择的特征。