ランダムフォレストでの再帰的特徴削除（RFE）

ランダムフォレストモデルに再帰的特徴削除（RFE）を組み合わせて、特徴量を段階的に削除していきます。この方法は、一度の重要度しきい値で特徴量を選ぶよりも慎重です。というのも、1つの特徴量を落とすと、他の特徴量の相対的重要度が変わる可能性があるためです。

次のデータセットがあらかじめ読み込まれています：X、X_train、y_train。

あらかじめ読み込まれている関数・クラスは次のとおりです：RandomForestClassifier()、RFE()、train_test_split()。