实现Earth模型与RFECV结合的代码

下面是一个简单的例子，演示了如何使用RFECV结合Earth模型来进行特征选择：

from sklearn.datasets import make_friedman1
from sklearn.feature_selection import RFECV
from pyearth import Earth

# 生成样本数据
X, y = make_friedman1(n_samples=1000, n_features=10, random_state=0)

# 初始化Earth模型和RFECV对象
model = Earth()
selector = RFECV(model, step=1, cv=5)

# 进行特征选择
selector.fit(X, y)

# 输出结果
print("Optimal number of features: %d" % selector.n_features_)
print("Selected features: %s" % selector.support_)

这个例子中，我们首先生成了一个有10个特征的数据集，并用`make_friedman1`函数生成回归问题的数据。然后，我们初始化了一个Earth模型和RFECV对象，并将它们结合起来进行特征选择。最后，我们输出了选择的特征和优化后的特征数量。

需要注意的是，这只是一个简单的例子，实际使用时需要根据具体情况进行参数调整和模型优化。