RFECV特征选择python

RFECV是Recursive Feature Elimination using Cross Validation的缩写，意为使用交叉验证的递归特征消除。它是一种特征选择方法，适用于机器学习中的特征选择问题。在这种方法中，通过逐步减少特征，每次训练通过交叉验证的方式来打分，以找到最少特征和得分最高的方案。在Python中，可以使用sklearn库中的RFECV类来实现RFECV特征选择算法。下面是一个使用RFECV的示例代码：

from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn import linear_model

# 创建一个用于线性回归的数据集
features, target = make_regression(n_samples=1000, n_features=100, n_informative=2)

model = linear_model.LinearRegression()
refcv = RFECV(estimator=model, step=1, scoring="neg_mean_squared_error", cv=5)
refcv.fit(features, target)
selected_features = refcv.transform(features)

print("最佳特征数量:", refcv.n_features_)
print("选择的特征:", selected_features)

在上述代码中，我们使用make_regression函数创建了一个用于线性回归的数据集。然后，我们使用RFECV类来进行特征选择，指定了线性回归模型作为评估器，评分指标为负均方误差，交叉验证折数为5。最后，我们输出了最佳特征数量以及选择的特征。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [机器学习 (四): 特征选择](https://blog.csdn.net/vinceee__/article/details/89152962)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [【python】选择特征达成数据降维](https://blog.csdn.net/weixin_45492934/article/details/125948071)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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