svm-rfe python代码实现

以下是使用Python实现SVM-RFE（支持向量机递归特征消除）的示例代码：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.datasets import make_classification

# 生成一个示例数据集
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, random_state=0)

# 创建SVC分类器
svc = SVC(kernel="linear")

# 创建RFE对象，设置要保留的特征数量
rfe = RFE(estimator=svc, n_features_to_select=5)

# 使用RFE进行特征选择
X_selected = rfe.fit_transform(X, y)

# 输出选择的特征
print(X_selected.shape)

在上面的代码中，我们首先导入所需的库和模块。然后，使用`make_classification`函数生成一个示例数据集。接下来，我们创建一个支持向量机分类器（SVC）对象。然后，我们创建一个RFE对象，并通过`estimator`参数指定要使用的分类器，通过`n_features_to_select`参数指定要保留的特征数量。最后，我们使用`fit_transform`方法对数据进行特征选择，并输出选择的特征的形状。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。