基于递归特征消除法土壤属性特征重要性代码编写

递归特征消除（RFE）通常是在Python的`scikit-learn`库中实现的，下面是一个简单的例子，展示如何使用RFE配合线性模型来评估土壤属性特征的重要性：

from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_iris  # 或者替换为你加载土壤属性数据的函数

# 假设你已经有了一个土壤属性的数据集X (特征) 和对应的标签y (结果)
X = ...  # soil properties dataset
y = ...

# 选择线性回归作为基础模型
model = LinearRegression()

# 使用RFE，指定要保留的最大特征数（这里假设为n_features_to_select）
rfe = RFE(model, n_features_to_select=n_features_to_select)

# 对数据应用RFE，返回的是排序后的特征列表和相应的系数
fit = rfe.fit(X, y)
selected_features = fit.support_
importances = fit.ranking_

# 打印出特征名称和其重要性排名
for i, feature in enumerate(X.columns):
    print(f"{feature}: Importance Rank - {importances[i]}")

# 最重要的前几个特征
most_important_features = [X.columns[i] for i in selected_features[:5]]