在Sklearn中利用LinearRegression执行RFE的Python代码
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简介：
本文章介绍如何使用Python的sklearn库中的LinearRegression模型结合Recursive Feature Elimination（RFE）方法进行特征选择，并提供详细的代码示例。
在Sklearn中使用LinearRegression运行RFE的Python代码示例如下：
```python
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.feature_selection import RFE
# 创建一个回归数据集
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, noise=0.5)
# 初始化线性回归模型
lr = LinearRegression()
# 使用RFE进行特征选择，指定要选择的特征数量为3
rfe = RFE(lr, n_features_to_select=3)
rfe.fit(X, y)
# 输出选定的特征
print(rfe.support_)
print(rfe.ranking_)
```
这段代码首先导入了必要的库和函数，并创建了一个用于回归的数据集。然后，它初始化了一个线性回归模型并使用递归消除法（RFE）来选择最重要的3个特征。最后，打印出哪些特征被选中以及每个特征的排名情况。
请注意根据实际需求调整`n_features_to_select`参数以适应不同的应用场景。
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