本文主要是介绍【Python机器学习】零基础掌握RFE特征选择，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
如何在数据分析中选出关键特征？
面对大量、高维度的数据，如何有效地选取关键特征以提高模型效率和准确度？这是数据分析领域中常见的问题。解决这个问题的一种方法就是递归特征消除（RFE）算法。
假设一个房地产公司希望预测房价，他们收集了很多关于房子的信息，如面积、房间数、地理位置等。这样多维度的数据会使得数据分析过程变得复杂和耗时。
一个有效的解决思路是使用递归特征消除（RFE）算法，通过这个算法可以自动筛选出与房价最为相关的特征。
模拟数据（前10条）：
| 特征1 | 特征2 | 特征3 | 特征4 | … | 特征10 |
|---|---|---|---|---|---|
| 0.55 | 0.72 | 0.60 | 0.54 | … | 0.42 |
| … | … | … | … | … | … |
递归特征消除（RFE）算法就能自动选出与目标变量（例如房价）最相关的5个特征。这不仅可以提高模型的解释性，还可以大大减少计算时间和资源。
文章目录
- RFE
- sklearn 实现
- Sklearn API参数详解与调参
- 应用案例
这篇关于【Python机器学习】零基础掌握RFE特征选择的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
