为什么python中的高斯核SVM不像线性核SVM一样可以用RFE计算特征重要性

高斯核SVM（即径向基函数核SVM）是一种非线性分类器，其基础是将输入特征映射到高维空间中进行线性分类。由于高斯核SVM的核函数是非线性的，因此其在高维空间中的特征权重难以解释和计算。因此，不能像线性核SVM一样使用RFE（递归特征消除）算法来计算特征重要性。通常使用其他方法来评估特征的重要性，例如特征选择方法和PCA等降维方法。