rfecv选择LGBM的特征

下面是使用rfecv选择LGBM的特征的步骤：

1. 导入需要的库和数据集。

import pandas as pd
from sklearn.feature_selection import RFECV
from lightgbm import LGBMClassifier

data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

2. 定义LGBM模型和RFECV。

lgbm = LGBMClassifier()
rfecv = RFECV(estimator=lgbm, step=1, cv=5, scoring='accuracy')

其中，`estimator`参数指定了使用的学习器，`step`参数指定了每次迭代删除的特征数量，`cv`参数指定了交叉验证的折数，`scoring`参数指定了评估指标。

3. 进行特征选择。

rfecv.fit(X, y)

4. 输出结果。

print("Optimal number of features : %d" % rfecv.n_features_)
print("Selected Features: ", X.columns[rfecv.support_])

其中，`rfecv.n_features_`表示选择的最优特征数量，`rfecv.support_`表示每个特征是否被选择。

综上所述，使用rfecv选择LGBM的特征的步骤包括：导入库和数据集、定义LGBM模型和RFECV、进行特征选择和输出结果。