机器学习特征筛选：向后淘汰法原理与Python实现

向后淘汰法（Backward Elimination）是机器学习领域中一种重要的特征选择技术，其核心思想是通过系统性地移除对模型贡献较小的特征，以提高模型性能和可解释性。该方法从完整特征集出发，逐步剔除不重要的特征，最终保留对预测结果最具影响力的变量子集。