1.递归特征消除法的基本原理

递归特征消除法是一种贪婪的优化算法，致力于通过反复创建模型的方式找到性能最佳的特征子集。

首先将筛选的K个特征作为初始特征子集，开展机器学习计算得到每个特征的重要性，利用交叉验证方法得到初始特征子集的分类精度；然后从当前特征子集中保留最佳特征或剔除最差特征，并使用上一次建模中没有被选中的特征来构建下一个模型得到一个新的特征子集；再次开展机器学习计算新的特征子集中每个特征的重要性，利用交叉验证方法得到新的特征子集分类精度；不断重复上一过程直至所有特征都耗尽为止；最后得到K个不同特征数量的特征子集，选择分类精度最高的特征子集作为最终特征子集。

2.递归特征消除法的Python实现

递归特征消除（RFE）的基本原理是基于模型准确率来判断哪些特征（或特征组合）对响应变量预测结果贡献较大，并递归删除特征，最终在剩余的特征上构建模型。其基本语法格式为：

RFE(estimator, *, n_features_to_select=None, step=1, verbose=0, importance_getter="auto")

其中，参数estimator用于设置具体的机器学习算法，n_features_to_select用于设置拟选择的特征变量个数，step表示每次迭代希望移除的特征变量个数。

Python代码示例如下：

运行结果为：3。

运行结果为：[False False True False False True True False]。说明第3个、第6个、第7个特征变量被选择。

运行结果为：Index(['age', 'education', 'workyears', 'resideyears', 'income', 'debtratio', 'creditdebt', 'otherdebt'],dtype='object')。可以发现第3个、第6个、第7个特征变量分别为workyears、debtratio、creditdebt。

运行结果为：[6 3 1 2 5 1 1 4]。可以看出第3个、第6个、第7个特征变量的贡献度排名第1。

以上内容节选自《Python数据科学应用从入门到精通》（张甜 杨维忠 著 2023年11月新书 清华大学出版社）。

3.Python数据分析或机器学习资料推荐

针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书：《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社）《Python数据科学应用从入门到精通》（张甜 杨维忠 著 2023年11月新书 清华大学出版社）。这两本书的特色是在数据分析、机器学习各种算法的介绍方面通俗易懂，较少涉及数学推导，对数学基础要求相对不高，在python代码方面讲的很细致，看了以后根据自身需要选取算法、优化代码、科学调参。都有配套免费提供的源代码、数据文件和视频讲解，也有PPT、思维导图、习题等。

为什么说这两本书值得？首先说《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社），内容非常详实，包含了Python和机器学习，相当于一次获得了两本书。在讲解各类机器学习算法时，逐一详解用到的各种Python代码，针对每行代码均有恰当注释（这一点基本上是大多数书目做不到的）。恒丰银行总行副行长郑现中，山东大学经济学院教学实验中心主任 副教授 韩振，德勤华永会计师事务所 华文伟 合伙人，首创证券深圳分公司机构业务部 樊磊 总经理 中国准精算师，山东省农村信用社联合社数据管理项目组 郝路安 总监等一众大牛联袂推荐。这本书在出版之前曾开发成9次系列课程，在恒丰银行全行范围类开展培训，490人跟随杨维忠老师上课学习（课程限报490人），培训完成后课程在知鸟平台上回放超过3万人次。很多银行员工通过这些学习一下子就学会了Python，并且用于工作中开展数据分析、机器学习、数据可视化等，这本书也被多家商业银行选做数字化人才培训教材，成为银行员工的一本网红书。

《Python数据科学应用从入门到精通》一书，旨在教会读者实现全流程的数据分析，并且相对《Python机器学习原理与算法实现》一书增加了很多概念性、科普性的内容，进一步降低了学习难度。国务院发展研究中心创新发展研究部第二研究室主任杨超 ，山东大学经济学院金融系党支部书记、副主任、副教授、硕士生导师张博，山东管理学院信息工程学院院长 袁锋 教授、硕士生导师，山东大学经济学院刘一鸣副研究员、硕士生导师，得厚投资合伙人张伟民等一众大牛联袂推荐。书中全是干活，买这一本书相当于一下子得到了5本书（Python基础、数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模），而且入门超级简单，不需要编程基础，也不需要过多数学推导，非常适用于零基础学生。全书内容共分13章。其中第1章为数据科学应用概述，第2章讲解Python的入门基础知识，第3章讲解数据清洗。第4~6章介绍特征工程，包括特征选择、特征处理、特征提取。第7章介绍数据可视化。第8~13章介绍6种数据挖掘与建模方法，分别为线性回归、Logistic回归、决策树、随机森林、神经网络、RFM分析。从数据科学应用和Python的入门，再到数据清洗与特征工程，最终完成数据挖掘与建模或数据可视化，从而可以为读者提供“从拿到数据开始，一直到构建形成最终模型或可视化报告成果”的一站式、全流程指导。

两本书随书赠送的学习资料也很多，包括全部的源代码、PPT、思维导图，还有10小时以上的讲解视频，每一章后面还有练习题及参考答案，还有学习群，相对于只看网络上的视频，一方面更加系统、高效，另一方面照着书一步步操作学起来也事半功倍。全网热销中，当当、京东等平台搜索“Python机器学习 杨维忠”“Python数据科学 杨维忠”即可。

《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠、张甜著，2023年2月，清华大学出版社），适用于学习Python/机器学习

《Python数据科学应用从入门到精通》（张甜 杨维忠 著 2023年11月新书 清华大学出版社）适用于学习数据分析、数据科学、数据可视化等。

创作不易，恳请多多点赞，感谢您的支持！也期待大家多多关注我，让我共同学习数据分析知识。