基于wrapper的特征选择——递归特征消除RFE的python实现

class sklearn.feature_selection.RFE(estimator, *, n_features_to_select=None, step=1, 
verbose=0)

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.RFE.html?highlight=rfe#sklearn.feature_selection.RFE

estimator：用于特征选择的分类器，如可以选择sklearn.linear_model.LogisticRegression

n_features_to_select：选择的特征数

step：如果大于或等于1，则step对应于在每次迭代中要删除的特征的(整数)数量。如果在(0.0,1.0)范围内，那么step对应于在每次迭代中要删除的特征的百分比(四舍五入)。