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sklearn 特征选择实战：用 RFE 找到最优特征组合

特征越多模型效果就越好？这个想法在实践中往往站不住脚，因为过多的特征反而会带来过拟合、训练时间过长、模型难以解释等一堆麻烦。递归特征消除(RFE)就是用来解决这类问题的，算是特征选择里面比较靠谱的方法之一。

收到美国移民局的RFE（Request for Evidence，补件通知）要求补充推荐信材料，确实会让申请人感到焦虑。但别担心，只要掌握正确的方法，完全可以化险为夷。