怎么将RFECV中的scoring指定为RMSE，即均方根误差

在使用RFECV时，可以通过指定scoring参数来指定评估指标。如果要将scoring指定为RMSE，则需要使用mean_squared_error作为评估指标，并将其开方。具体实现方式如下：

from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.metrics import make_scorer, mean_squared_error

# 定义RMSE评估指标
scorer = make_scorer(lambda y_true, y_pred: np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred)), greater_is_better=False)

# 使用RFECV进行特征选择，并指定评估指标为RMSE
rfecv = RFECV(estimator=model, step=1, cv=10, scoring=scorer)
rfecv.fit(X, y)

在上述代码中，我们首先使用make_scorer函数将mean_squared_error转化为RMSE评估指标，并将greater_is_better设置为False，表示评估指标越小越好。然后将scorer作为scoring参数传递给RFECV进行特征选择。