python代码：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。

以下是一个基于随机森林算法和One VS Rest分类策略进行特征选择和模型调优的Python代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import make_scorer, accuracy_score
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 划分特征和目标变量
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 定义随机森林模型
rf_model = RandomForestClassifier()

# 使用One VS Rest分类策略进行特征选择
feature_importances = []
for i in range(len(X.columns)):
    # 基于One VS Rest进行训练和预测
    y_one_vs_rest = y.apply(lambda x: 1 if x == i else 0)
    rf_model.fit(X, y_one_vs_rest)
    feature_importances.append(rf_model.feature_importances_)

# 将候选特征保存到CSV文件中
selected_features_df = pd.DataFrame(feature_importances, columns=X.columns)
selected_features_df.to_csv('selected_features.csv', index=False)

# 学习曲线绘制
num_features = range(1, len(X.columns) + 1)
cv_scores = []
for n in num_features:
    # 选择前n个特征
    selected_features = selected_features_df.mean().sort_values(ascending=False).index[:n]
    X_selected = X[selected_features]
    
    # 十折交叉验证计算分类正确率
    cv_score = cross_val_score(rf_model, X_selected, y, cv=StratifiedKFold(n_splits=10), scoring=make_scorer(accuracy_score))
    cv_scores.append(cv_score.mean())

# 绘制学习曲线
plt.plot(num_features, cv_scores)
plt.xlabel('Number of Features')
plt.ylabel('Cross-Validation Accuracy')
plt.title('Learning Curve')
plt.show()

# 模型参数调整和特征遴选可以在上述步骤之后进行，并根据需要进行进一步的代码编写。

请注意，以上代码仅为示例，具体的实现细节和参数调整还需要根据你的数据和需求进行适当的调整。另外，需要确保已经安装了所需的依赖库（如pandas、scikit-learn和matplotlib）。