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：
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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）。
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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。
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再次训练模型，计算模型的性能评价指标。
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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：
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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。
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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。
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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。
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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 LogisticRegression
from sklearn.feature_selection import RFE
from 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：
[ 7 9 19 23 30 33 42 43 44 49 62 66 68 70 74 75 79 84 92 93]
[[ 2.10214605 0.95832137 -0.13046364 ... -4.84124111 -2.05522712
-0.73465979]
[-2.32648214 -0.53958974 1.85796597 ... 1.5400122 0.83695367
-5.14693185]
[ 1.02728537 0.23901911 -0.41383436 ... -0.28077503 -0.02212711
-0.70009921]
...
[ 3.37189209 0.52963901 -0.36913823 ... -4.05453548 2.5709366
4.07060606]
[-1.38319684 1.65007044 2.42354167 ... -0.25148219 -1.23954323
2.37080765]
[ 0.13845329 -0.28192572 -3.96853172 ... -4.67964015 2.46770024
1.39891579]]
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
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