我如何才能获得rfecv的每个分数的特征索引？

在机器学习中，RFECV（Recursive Feature Elimination with Cross-Validation）是一种特征选择方法，它通过递归地剔除特征并使用交叉验证来评估模型性能，最终得到每个特征的重要性排名。

要获得RFECV的每个分数的特征索引，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库和模块：

from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.svm import SVC

1. 准备数据集：

# X为特征矩阵，y为目标变量
X = ...
y = ...

1. 创建模型和RFECV对象：

# 创建分类器模型
svc = SVC(kernel="linear")

# 创建RFECV对象
rfecv = RFECV(estimator=svc, step=1, cv=StratifiedKFold(5), scoring='accuracy')

1. 进行特征选择：

# 对数据进行特征选择
rfecv.fit(X, y)

1. 获取每个分数的特征索引：

# 获取每个分数的特征索引
feature_indices = rfecv.get_support(indices=True)

通过以上步骤，你可以获得RFECV的每个分数的特征索引。这些索引表示在特征选择过程中被保留的特征的位置。

需要注意的是，RFECV是一种通用的特征选择方法，可以应用于各种机器学习任务。在实际应用中，你可以根据具体的数据集和任务选择适合的模型和评估指标。

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