RFE 特征递归消除

特征递归消除是按照一定步长或比例（这个步长我觉得是可以固定的，也可以是逐步变小的），不断删减重要性最低的特征，看不同特征子集上模型valid或者CV的评分，最后选取最好的特征子集。

详细点说，一定步长，比如可以重要性最低的5个，一定比例比如最差的5%，但是后续变量越来越少的话，每个重要性都很高，这个时候可以降低一下步长。

删减特征后，refit模型，又按照refit模型的变量重要性就行排序，删减重要性低的变量，这个过程就是所谓的递归。