特征递归消除能量化特征重要性吗

特征递归消除（Recursive Feature Elimination，RFE）和能量化特征重要性（Feature Importance using Random Forests，FI-RF）是两种不同的特征选择方法。

RFE是一种迭代的特征选择方法，它通过反复训练模型并剔除最不重要的特征，直到达到预设的特征数量或达到指定的性能指标为止。RFE可以用于任何机器学习算法，但需要多次训练模型，计算量较大。

FI-RF是一种基于随机森林的特征选择方法，它通过计算每个特征在随机森林中的重要性得分来评估特征的重要性。FI-RF可以快速计算每个特征的重要性得分，但不能保证选择最佳特征子集。

因此，特征递归消除和能量化特征重要性是两种不同的方法，各有优缺点。它们可以结合使用，例如可以使用FI-RF来快速计算特征重要性得分，然后使用RFE来进一步筛选特征。