랜덤 포레스트로 하는 재귀적 특징 제거

랜덤 포레스트 모델에 재귀적 특징 제거기(Recursive Feature Eliminator)를 감싸서 특징을 한 단계씩 제거해 볼 거예요. 이 방법은 한 번의 중요도 임계값으로 선택하는 방식보다 더 보수적입니다. 한 특징을 제거하면 다른 특징들의 상대적 중요도에 영향을 줄 수 있기 때문이에요.

다음 데이터셋이 미리 로드되어 있어요: X, X_train, y_train.

다음 함수와 클래스도 미리 로드되어 있어요: RandomForestClassifier(), RFE(), train_test_split().