请用递归消除法Relief完成对乳腺癌数据特征的筛选。用python表示

在Python中，我们可以使用 ReliefF（Recursive Feature Elimination with Feature Importance）算法，它是一种基于实例的无监督特征选择方法。这个算法通过构建邻居模型并评估每个特征的重要性来进行特征筛选。下面是一个简单的示例，展示了如何使用scikit-learn库中的RFE（Recursive Feature Elimination）类结合递归消除法（ReliefF）来处理乳腺癌数据集：

# 导入所需的库
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.feature_selection import RFE, ReliefF
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np

# 加载乳腺癌数据集
data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target

# 使用 ReliefF 算法初始化特征权重
relief = ReliefF(n_features_to_select=5)  # 例如选择前5个重要特征

# 应用 ReliefF 在训练数据上
relief.fit(X, y)

# 获取特征的重要性得分
feature_importances = relief.feature_importances_

# 将 ReliefF 结果应用到 RFE 中
selector = RFE(LogisticRegression(), n_features_to_select=len(feature_importances), step=1)
selector.fit(X, y)

# 获取最终选定的特征索引
selected_features = selector.support_
selected_feature_indices = np.where(selected_features)[0]

print("选定的特征名:")
for i in selected_feature_indices:
    print(f"{data.feature_names[i]} (Score: {feature_importances[i]:.4f})")