svm-rfe多分类python

SVM-RFE（Support Vector Machine - Recursive Feature Elimination）是一种特征选择算法，可以用于提高SVM分类器的性能。在多分类问题中，可以使用一对多（One-vs.-Rest）方法来进行分类，即对每个类别训练一个SVM分类器，并将其余类别视为一个类别。

在Python中，可以使用Scikit-learn库来实现SVM-RFE多分类。下面是使用SVM-RFE进行多分类的Python代码示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 创建SVM分类器
svc = SVC(kernel="linear", C=1)

# 创建一对多分类器
clf = OneVsRestClassifier(svc)

# 创建SVM-RFE特征选择器
rfe = RFE(estimator=clf, n_features_to_select=2, step=1)

# 运行特征选择器
rfe.fit(X, y)

# 输出选定的特征
print("Selected features:", rfe.support_)

# 输出特征排名
print("Feature rankings:", rfe.ranking_)

上述代码中，首先加载了鸢尾花数据集，然后创建了一个SVM分类器和一对多分类器。接着，创建了一个SVM-RFE特征选择器，并运行特征选择器，得到选定的特征和特征排名。最终输出了选定的特征和特征排名。

需要注意的是，SVM-RFE算法也是一种随机优化算法，由于每次运行结果可能不同，因此需要多次运行并取平均值来得到更可靠的结果。同时，特征选择的结果可能会因为选择的特征数量和步长的不同而发生变化，因此需要根据具体问题来调整这些参数。