基于K折交叉验证的递归式剔除

基于K折交叉验证的递归式剔除（Recursive Feature Elimination with Cross-Validation, RFECV）是一种特征选择方法，用于选择最优的特征子集来训练模型。该方法通过递归地剔除特征并使用交叉验证来评估模型，从而确定最优的特征子集。

具体来说，RFECV 方法将所有特征作为初始特征集合，并训练一个模型来评估其性能。然后，它会剔除最不重要的特征并再次训练模型。这个过程会一直重复，直到达到指定的特征数或模型性能达到最优为止。

在每个剔除特征的步骤中，RFECV 会使用 K 折交叉验证来评估模型性能。这有助于减少模型过拟合的可能性，并提供更准确的性能评估。

总之，RFECV 是一种有效的特征选择方法，可以帮助我们在训练模型时选择最优的特征子集。