递归特征消除法是一种用于特征选择的统计方法， 其基本思想是通过递归地排除一些权沉Zui细小的特征，以寻找对模型预测精度关系到Zui巨大的特征子集。

RFE的优良处：

1. 少许些特征数量效率。
2. 搞优良模型泛化Neng力选择关键的特征Neng帮搞优良模型的泛化Neng力，使其在新鲜数据上的表现geng优良。
3. 简化模型去除不关键的特征Neng简化模型，使其geng容易于搞懂和说明白。
4. 消除冗余特征Neng识别并排除冗余特征，从而少许些数据集中的噪声。
5. 优化模型性Neng通过选择正确的特征，Neng搞优良模型的预测准确率和分类/回归性Neng。

RFE的应用：

• 分类问题如逻辑回归、决策树、支持向量机等。
• 回归问题如线性回归、岭回归等。
• 聚类问题尽管RFE基本上用于监督学，但也Neng在有些情况下用于无监督学。

RFE的实现步骤：

1. 选择基模型选择一个分类或回归模型作为基模型。
2. 计算特征关键性用基模型训练数据集，并计算个个特征的权沉。
3. 递归排除特征权沉，从数据集中递归地排除权沉Zui细小的特征。
4. 训练新鲜模型用新鲜的特征子集沉新鲜训练模型。
5. 再来一次步骤再来一次上述步骤，直到达到预定的特征数量。

RFE的代码示例：

python from sklearn.featureselection import RFE from sklearn.svm import SVR from sklearn.datasets import loaddigits

digits = load_digits X = digits.images.reshape, -1) y = digits.target

estimator = SVR

selector = RFE

selector = selector.fit

print

RFE的不优良的地方：

• 对参数敏感RFE的后来啊兴许会受到特征选择步骤的关系到。
• 计算本钱Ru果特征数量非常许多，RFE兴许需要一巨大堆的计算材料。
• 模型依赖性RFE的后来啊取决于所选的基模型，所以呢对于不同的基模型兴许会得到不同的后来啊。

总的 RFE是一种有力巨大的特征选择方法，Neng用于各种机器学问题，但需要在实际操作中仔细调整参数，以得到Zui佳后来啊。