基于随机森林算法，通过One VS Rest分类策略进行嵌入法Embed特征选择，甄选出候选特征，输出结果csv文件，通过学习曲线找出最佳阈值，模型参数调整，对特征选择后的变量进一步遴选，绘制学习曲线以表示随机森林分类模型使用不同特征数量时的十折交叉验证分类正确率。

通过随机森林算法和One VS Rest分类策略进行嵌入法Embed特征选择是一种常用的特征选择方法。以下是一种可能的实现步骤：

1. 数据准备：将数据集划分为特征和目标变量。确保数据已经进行了预处理和编码（如果需要）。

2. 特征选择：使用随机森林算法进行特征选择。训练随机森林模型，并使用One VS Rest分类策略进行训练和预测。根据特征的重要性指标（如Gini系数或者特征重要性评估），选择具有较高重要性的特征作为候选特征。

3. 结果输出：将候选特征保存到一个CSV文件中，以便后续使用。

4. 学习曲线绘制：为了找出最佳阈值，可以使用学习曲线来评估模型的性能。在不同的特征数量下，使用十折交叉验证计算分类正确率，并将结果绘制成学习曲线。

5. 模型参数调整：根据学习曲线的结果，调整随机森林模型的参数，如树的数量、最大深度等，以获得更好的性能。

6. 特征遴选：根据模型的结果和学习曲线，进一步筛选特征，可能删除一些不重要的特征，以提高模型的预测能力。

请注意，以上步骤只是一种可能的实现方式，具体的实现细节还需要根据你的数据和需求进行调整。