RFECV方法实现特征选择

RFECV方法实现特征选择分成两个部分：

• RFE（Recursive feature elimination）：递归特征消除，用来对特征进行重要性评级。
• CV（Cross Validation）：交叉验证，在特征评级后，通过交叉验证，选择最佳数量的特征。

具体过程如下：

• RFE阶段
  1 初始的特征集为所有可用的特征。
  2 使用当前特征集进行建模，然后计算每个特征的重要性。
  3 删除最不重要的一个（或多个）特征，更新特征集。
  4 跳转到步骤2，直到完成所有特征的重要性评级。
• CV阶段
  1 根据RFE阶段确定的特征重要性，依次选择不同数量的特征。
  2 对选定的特征集进行交叉验证。
  3 确定平均分最高的特征数量，完成特征选择。