python RFE

特征递归消除法（RFE）是一种特征选择的算法，它通过反复训练模型，并剔除其中的弱特征，直到达到所需的特征数量。在Python中，可以使用sklearn库中的RFE类来实现RFE算法。在你提供的示例代码中，我们首先使用make_classification()函数生成了一个包含100个特征和一个二分类目标变量的样本数据集。然后，我们创建了一个逻辑回归模型，并创建了一个RFE对象，通过n_features_to_select参数指定要选择的最优特征数量。最后，我们使用fit_transform()方法对模型进行训练并选择最优的20个特征。通过调用rfe.get_support(indices=True)方法，我们可以获得最优特征的索引和名称。

下面是示例代码中最优20个特征的索引和名称：
[79192330334243444962666870747579849293]

这是特征选择后的数据集：
[[2.10214605 0.95832137 -0.13046364 ... -4.84124111 -2.05522712 -0.73465979]
[-2.32648214 -0.53958974 1.85796597 ... 1.5400122 0.83695367 -5.14693185]
[1.02728537 0.23901911 -0.41383436 ... -0.28077503 -0.02212711 -0.70009921]
...
[3.37189209 0.52963901 -0.36913823 ... -4.05453548 2.5709366 4.07060606]
[-1.38319684 1.65007044 2.42354167 ... -0.25148219 -1.23954323 2.37080765]
[0.13845329 -0.28192572 -3.96853172 ... -4.67964015 2.46770024 1.39891579]]