从而可以用来减少RFE的搜索空间，也不需要从所有特征开始，但在递归特征消除之前，必须初始化变量。
为了表示初始特征的数量，它决定了最坏情况下RFE的迭代次数，这用于记录RFE期间的最佳性能，存储RFE每次迭代后选择的特征，存储最佳性能的特征子集。
在递归特征消除的过程中，每次迭代开始时都会初始化一个空字典Performance，这将会用于存储消除每个特征后MLP的验证性能。
而在评估消除函数中，通过对10个不同实验（每个实验设置不同的随机种子）的准确度进行平均来计算分数。
在这之后，患者p决定是否继续RFE，如果患者p大于0，则执行一次RFE迭代，并获得该迭代的局部最佳性能。
再比较局部最佳性能和全局最佳性能后，更新全局最佳性能和选定的特征，这也是为了入侵系统的检测。
对于机器学习方法的入侵检测系统，数据集在抵御未知攻击的有效性、测试性能和通用性方面发挥着至关重要的作用。
而IDS数据集，需要包含足够数量的不同类型的攻击并反映真实的攻击场景，其中一个著名的IDS数据集是KDDCup99，它在之前的许多研究中得到了广泛的应用。
