Я пытаюсь изучить различные типы выбора объектов с помощью Python, и я могу запустить RFECV, но он дает мне высочайшую точность со всеми столбцами (23 объектами) с точностью всего на 0,0117849 лучше, чем просто с помощью 5Лучшие черты. Однако, когда я запускаю
rfecv_fit.ranking_
, все значения возвращаются как 1. Есть ли способ, которым я могу вернуть ордер от 1-23, а затем взять те, которые мне нужны? Я использовал плотно, чтобы создать линейный график, чтобы показать улучшение grid_scores.
