特征递归消除法
特征递归消除法（Feature Recursive Elimination，简称RFE）是一种特征选择的算法，它通过反复训练模型，并剔除其中的弱特征，直到达到所需的特征数量。
该算法的步骤如下：
首先，将所有的特征都输入模型，得到模型的性能评价指标（比如准确率、F1得分等）。
然后，选择性能评价指标排名最低的特征，将其从特征集合中剔除。
再次训练模型，计算模型的性能评价指标。
重复第2步和第3步，直到特征数量达到预设值或者无法继续剔除特征为止。
特征递归消除法的优点在于，它可以避免过拟合问题，并提高模型的泛化能力。同时，由于它能够从所有的特征中选择出最重要的特征，因此可以提高模型的效率和精度。缺点在于，由于需要反复训练模型，因此计算成本较高，特别是在特征数量较多时。
举例来说：假设我们有一个二分类问题，有100个特征。我们想要利用特征递归消除法来选择出最优的20个特征。以下是使用特征递归消除法的步骤：
将所有的100个特征都输入模型（比如逻辑回归、支持向量机等），得到模型的性能评价指标，比如准确率为0.85。
根据特征的权重或重要性，选择性能评价指标排名最低的特征（比如权重最小的特征），将其从特征集合中剔除，得到新的特征集合，包含99个特征。
再次训练模型，计算模型的性能评价指标，比如准确率为0.86。
重复第2步和第3步，每次剔除一个特征，直到特征数量达到20个为止。
在此过程中，我们可以记录每次特征选择后的性能评价指标，以便最终选择最优的特征集合。最终，我们可以得到一个包含20个最优特征的特征集合，并且相应的模型性能评价指标也达到了最优。
Python实现
假设我们有一个数据集，包含100个特征和一个二分类目标变量，我们使用逻辑回归模型和特征递归消除法来选择最优的20个特征。
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.feature_selection import RFEfrom sklearn.datasets import make_classification# 生成样本数据，包含100个特征和一个二分类目标变量X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=100, n_informative=20, n_redundant=0, random_state=1)# 创建逻辑回归模型model = LogisticRegression()# 创建特征递归消除法对象，选择最优的20个特征rfe = RFE(model, n_features_to_select=20)# 使用特征递归消除法来训练模型并选择最优的20个特征X_selected = rfe.fit_transform(X, y)# 打印最优的20个特征的索引和名称print(rfe.get_support(indices=True))# 打印特征选择后的数据集print(X_selected)上述示例代码中，我们使用make_classification()函数生成了一个包含100个特征和一个二分类目标变量的样本数据集。然后，我们创建了一个逻辑回归模型，并创建了一个特征递归消除法对象，并指定要选择最优的20个特征。最后，我们使用fit_transform()方法来训练模型并选择最优的20个特征。通过get_support(indices=True)方法，我们可以得到最优的20个特征的索引和名称。结果如下：
[79192330334243444962666870747579849293][[2.102146050.95832137-0.13046364...-4.84124111-2.05522712-0.73465979][-2.32648214-0.539589741.85796597...1.54001220.83695367-5.14693185][1.027285370.23901911-0.41383436...-0.28077503-0.02212711-0.70009921]...[3.371892090.52963901-0.36913823...-4.054535482.57093664.07060606][-1.383196841.650070442.42354167...-0.25148219-1.239543232.37080765][0.13845329-0.28192572-3.96853172...-4.679640152.467700241.39891579]]以上就是对特征递归消除法的介绍。
参考资料：https://mp.weixin.qq.com/s/AqbyqURqK4r4G49IlD0cvw