Benchmarking Variants of Recursive Feature Elimination: Insights from Predictive Tasks in Education and Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Originally developed as an effective feature selection method in healthcare predictive analytics, Recursive Feature Elimination (RFE) has gained increasing popularity in Educational Data Mining (EDM) due to its ability to handle high-dimensional data and support interpretable modeling. Over time, various RFE variants have emerged, each introducing methodological enhancements. To help researchers better understand and apply RFE more effectively, this study organizes existing variants into four methodological categories: (1) integration with different machine learning models, (2) combinations of multiple feature importance metrics, (3) modifications to the original RFE process, and (4) hybridization with other feature selection or dimensionality reduction techniques. Rather than conducting a systematic review, we present a narrative synthesis supported by illustrative studies from EDM to demonstrate how different variants have been applied in practice. We also conduct an empirical evaluation of five representative RFE variants across two domains: a regression task using a large-scale educational dataset and a classification task using a clinical dataset on chronic heart failure. Our evaluation benchmarks predictive accuracy, feature selection stability, and runtime efficiency. Results show that the evaluation metrics vary significantly across RFE variants. For example, while RFE wrapped with tree-based models such as Random Forest and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) yields strong predictive performance, these methods tend to retain large feature sets and incur high computational costs. In contrast, a variant known as Enhanced RFE achieves substantial feature reduction with only marginal accuracy loss, offering a favorable balance between efficiency and performance. These findings underscore the trade-offs among accuracy, interpretability, and computational cost across RFE variants, providing practical guidance for selecting the most appropriate algorithm based on domain-specific needs and constraints.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».