为什么临床预测模型要用递归特征消除法

递归特征消除法（Recursive Feature Elimination, RFE）是一种特征选择方法，它通过反复训练模型并剔除权重较小的特征，来提高模型预测的准确性和稳定性。在临床预测模型中，特征选择非常重要，因为有些特征可能对预测结果没有影响，甚至会干扰预测模型的效果。使用递归特征消除法可以帮助我们找到对预测结果最相关的特征，从而提高模型的预测性能和实用性。