基于随机森林算法，通过OvR 策略进行嵌入式特征选择，并输出选择的特征结果的表格。然后，通过绘制学习曲线来表示随机森林分类模型使用不同位点数量时的十折交叉验证分类正确率。导入数据集是csv文件，

您可以使用以下代码来实现基于随机森林算法的特征选择和学习曲线绘制：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.model_selection import learning_curve
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据集
data = pd.read_csv("your_dataset.csv")

# 提取特征和目标变量
X = data.drop("target_variable", axis=1)
y = data["target_variable"]

# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier()

# 使用OvR策略进行嵌入式特征选择
sfm = SelectFromModel(clf, threshold='median')
X_selected = sfm.fit_transform(X, y)

# 输出选择的特征结果的表格
selected_features = pd.DataFrame(X_selected, columns=X.columns[sfm.get_support()])

# 绘制学习曲线
train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(clf, X_selected, y, cv=10)
mean_train_scores = train_scores.mean(axis=1)
mean_test_scores = test_scores.mean(axis=1)

plt.plot(train_sizes, mean_train_scores, label="Training Accuracy")
plt.plot(train_sizes, mean_test_scores, label="Validation Accuracy")
plt.xlabel("Training Set Size")
plt.ylabel("Accuracy")
plt.title("Learning Curve")
plt.legend()
plt.show()

请注意，您需要将代码中的"your_dataset.csv"替换为您实际的数据集文件名，并将"target_variable"替换为您数据集中的目标变量列名。代码中使用了OvR策略进行嵌入式特征选择，阈值设为'median'，您可以根据实际需求调整阈值。学习曲线绘制使用了10折交叉验证，您也可以根据需要修改交叉验证的折数。