python用回归特征消去方法衡量SVM训练集各个参数维度对SVM分类能力的影响

回归特征消去方法可以用来衡量SVM训练集中各个参数维度对SVM分类能力的影响。下面是一些步骤：

1. 首先，需要将训练集数据划分为训练集和测试集。

2. 对训练集进行SVM分类器训练，并用测试集进行测试。

3. 记录每个特征维度对SVM分类器性能的贡献，并将其转换为回归问题。

4. 对每个特征维度进行回归特征消去，分别计算每个特征维度的系数。

5. 对特征维度进行排序，按照系数从大到小的顺序进行排序。

6. 选择一个阈值，将系数小于该阈值的特征维度删除，重新进行SVM分类器训练，并用测试集进行测试。

7. 记录SVM分类器的性能指标（如准确率、召回率等），并重复步骤5和6，直到所有特征维度都被删除为止。

8. 绘制特征维度个数和SVM分类器性能指标之间的曲线，以确定最佳的特征维度数量。

这样，就可以通过回归特征消去方法衡量SVM训练集各个参数维度对SVM分类能力的影响，并选择最佳的特征维度数量，从而提高SVM分类器的性能。