R语言预测模型递归特征消除

R语言预测模型中的递归特征消除（Recursive Feature Elimination）是一种特征筛选的方法。其主要思想是通过反复构建模型，并根据特征的系数来选出最好（或最差）的特征，然后将选出来的特征放到一边，在剩余的特征上重复这个过程，直到遍历了所有的特征。在这个过程中，被消除的次序就是特征的排序。

递归特征消除的目的是找到一个好的特征子集排序标准，而不仅仅是找到一个好的特征排序标准。这是因为基于所有特征训练模型得到的特征排序，未必就是最好的特征子集排序。因此，在递归特征消除中，通过估计一次删除一个特征对目标函数的影响，来选择最优的特征子集。

具体而言，递归特征消除可以通过以下的迭代过程来实现：
1. 使用所有特征训练模型，并评估每个特征的重要性。
2. 去除评估得分最低的特征，重新训练模型。
3. 重复步骤2，直到达到所需的特征数量。

递归特征消除可以帮助我们从大量的特征中筛选出对预测模型最有贡献的特征子集，从而提高模型的性能和解释能力。这在特征选择和模型构建中非常有用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [R语言基于递归特征消除RFE（Recursive Feature Elimination）进行特征筛选（feature selection）](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/119616290)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [递归特征消除(Recursive Feature Elimination）原理与Sklearn实现](https://blog.csdn.net/qq_36333576/article/details/123763072)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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