我在使用递归特征消除和交叉验证（rfecv）来寻找特征的最佳准确率得分。我注意到_grid_scores是当使用第i个特征子集训练时，估计器产生的得分。是否有办法获取_grid_score中每个得分对应的特征子集的索引？我可以使用get_support获取最高得分时选中的特征的索引（5个特征子集）。
特征子集，得分
5 , 0.976251
4 , 0.9762072
3 , 0.97322212
如何获取4个或3个特征子集的索引？我检查了rfecv.ranking_的输出，5个特征的排名是1，但排名2的只有一个特征，依此类推。
回答：
3个（或4个）特征的子集（很可能）从未被选中过！
这似乎是对RFECV工作原理的常见误解；请参见交叉验证的递归特征消除如何在每次迭代中删除特征（sklearn RFECV）？。每个交叉验证折叠（例如5个）都有一个RFE，每个都会产生自己的3个特征集（可能不同）。不幸的是（至少在这种情况下），这些RFE对象并未保存，因此您无法识别每个折叠选中的特征集；只保存了得分（来源 pt1, pt2）以选择最佳特征数量，然后在整个数据集上训练另一个RFE以减少到最终的特征集。
