scikit-learn兼容

ARFS是一个模型无关的特征选择工具，旨在识别所有与预测相关的特征，包括冗余预测变量。它通过三种不同的方法（Leshy、BoostAGroota和GrootCV）实现特征选择，并与scikit-learn兼容，推荐使用lightGBM模型进行优化。

supertree是一个强大的Python决策树可视化工具，专为在Jupyter Notebooks等环境中提供交互式决策树展示而设计。它支持缩放、展开和折叠节点、全屏显示等功能，并且兼容scikit-learn、LightGBM、XGBoost等主流机器学习库的决策树模型。通过supertree，用户可以直观地探索和分析决策树的结构，适用于教学、演示和数据分析报告等多种场景。