正则化是结构风险最小化策略的实现rfecv算法原理
    rfecv算法原理是一种特征选择算法，通过递归地去掉一些不重要的特征，从而实现特征降维。该算法基于递归特征消除算法(RFE)，结合交叉验证(CV)，可以实现自动选出最重要的特征。
    rfecv算法的实现过程如下：
    1. 首先，对所有的特征进行初始化，即对每个特征都赋予一个权重。
    2. 然后，根据特征的权重，选择最小的特征集合。
    3. 接着，使用这个特征集合，进行交叉验证，得到一个性能得分。
    4. 如果性能得分比之前的得分更好，则说明这个特征集合更好，我们就保留它。
    5. 如果性能得分没有改善，我们就逐步去掉一些特征，重新进行特征选择和交叉验证，直到得到最优的特征集合。
    rfecv算法的优点是可以自动选择最优的特征集合，从而提高模型的性能和泛化能力。它还能减少特征的数量，提高模型的可解释性，同时可以避免过拟合的问题。
    rfecv算法的缺点是需要进行交叉验证，计算量较大，同时对数据的准备和预处理也要求较高。此外，如果数据的特征之间有相关性，rfecv算法可能会选择不够准确的特征集合。

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