随机森林回归器（RandomForestRegressor）和递归特征消除算法（RFE）怎么实现

类似于随机森林分类器和递归特征消除算法，Python中也有对应的随机森林回归器和递归特征消除算法实现。

下面是一个简单的随机森林回归器和递归特征消除算法的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_friedman1
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 生成样本数据
X, y = make_friedman1(n_samples=50, n_features=10, random_state=0)

# 随机森林回归器
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=10, random_state=0)
rf.fit(X, y)

# 递归特征消除算法
rfe = RFE(estimator=rf, n_features_to_select=5, step=1)
rfe.fit(X, y)
X_new = rfe.transform(X)

# 交叉验证
score = cross_val_score(rf, X_new, y, cv=5)
print("交叉验证得分：", score.mean())

# 特征得分排名
print("特征得分排名：", rfe.ranking_)

需要注意的是，随机森林回归器和随机森林分类器的区别在于其使用的损失函数不同，但算法框架和使用方法是相似的。因此，可以参考分类器的实现方式来进行回归器的使用。