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使用CV进行递归特征消除不会减少特征计数

使用CV（Coefficient of Variation）进行递归特征消除不会减少特征计数。CV是一种统计量，用于衡量数据的变异程度。在递归特征消除（Recursive Feature Elimination，RFE）算法中，CV被用作特征选择的指标之一。

递归特征消除是一种通过逐步剔除对模型预测能力贡献较小的特征来提高模型性能的方法。该方法通过训练模型并计算特征的重要性，然后剔除重要性较低的特征，再次训练模型，重复这个过程直到达到预设的特征数量或性能指标。

在递归特征消除过程中，CV可以用来衡量特征的稳定性和可靠性。CV越小，表示特征的变异程度越小，稳定性越高。因此，CV较小的特征往往被认为是更重要的特征，更有可能被保留下来。

然而，使用CV进行递归特征消除并不会减少特征计数。递归特征消除的目的是通过剔除不重要的特征来提高模型性能，而不是减少特征数量。在每一轮迭代中，递归特征消除会选择重要性较低的特征进行剔除，但特征计数保持不变。因此，递归特征消除后的特征计数与初始特征数量相同。

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Feature Selection, 特征选择，从原始数据中的多维特征中筛选最优特征自己，达到降维，提升模型准确性，减少运行时间等效果 特征选择的策略可以分为以下3大类 1....后向选择法，与前向选择法相反，第一次循环就放入所有特征，然后每次循环，剔除最不显著的特征，直到模型收敛 在实践中，最常用的是递归特征消除法，全称如下 recursive feature elimination...简称RFE，策略上属于后向选择，通过递归逐步减少特征来进行筛选。...首先，采用所有特征进行训练，训练完成后每个特征对应一个权重，然后去掉权重最小的特征，用剩余的特征在进行训练，重复上述步骤，直到剩余的特征数量达到所需的特征数量。...在scikit-learn中，使用平均不纯度减少来筛选特征的代码如下 >>> from sklearn.datasets import load_iris >>> from sklearn.feature_selection

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（数据科学学习手札25）sklearn中的特征选择相关功能

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