REF特徵選擇方法的原理+用法+誤區

原理 給定一個外部的估計器，能夠對特徵賦予必定的權重（好比，線性模型的相關係數），recursive feature elimination ( RFE ) 經過考慮愈來愈小的特徵集合來遞歸的選擇特徵。 首先，評估器在初始的特徵集合上面訓練而且每個特徵的重要程度是經過一個 coef_ 屬性 或者 feature_importances_ 屬性來得到。 而後，從當前的特徵集合中移除最不重要的特徵。在

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