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使用CV进行递归特征消除不会减少特征计数

使用CV（Coefficient of Variation）进行递归特征消除不会减少特征计数。CV是一种统计量，用于衡量数据的变异程度。在递归特征消除（Recursive Feature Elimination，RFE）算法中，CV被用作特征选择的指标之一。

递归特征消除是一种通过逐步剔除对模型预测能力贡献较小的特征来提高模型性能的方法。该方法通过训练模型并计算特征的重要性，然后剔除重要性较低的特征，再次训练模型，重复这个过程直到达到预设的特征数量或性能指标。

在递归特征消除过程中，CV可以用来衡量特征的稳定性和可靠性。CV越小，表示特征的变异程度越小，稳定性越高。因此，CV较小的特征往往被认为是更重要的特征，更有可能被保留下来。

然而，使用CV进行递归特征消除并不会减少特征计数。递归特征消除的目的是通过剔除不重要的特征来提高模型性能，而不是减少特征数量。在每一轮迭代中，递归特征消除会选择重要性较低的特征进行剔除，但特征计数保持不变。因此，递归特征消除后的特征计数与初始特征数量相同。

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