RFECV重复从头训练无法输出最优特征数的问题求助

问题 #

我尝试使用RFECV确定用于预测y的X中需保留的最优特征数量。X是包含121个变量（混合数据类型，含连续型与分类型）的DataFrame，y是包含0和1的单列DataFrame。参考StackOverflow内容编写了如下代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
rfe = RandomForestClassifier(random_state = 32) 
rfecv  = RFECV(estimator= rfe, step=5, cv=StratifiedKFold(2), scoring="accuracy", verbose=3) 
fit = rfecv.fit(X, y.values.ravel())
print("Optimal number of features : %d" % rfecv.n_features_)

我未设置最小特征数，接受RFECV给出的结果（哪怕仅1个特征）。选择step=5是因为step=1时训练耗时过长。训练过程起初正常，但RFECV在训练到6个特征后，重新从121个特征开始训练，无法输出最终的最优特征数。这是我首次操作，不清楚原因及解决方法，是否应改为step=1？求建议。

解决建议 #

• 排查step参数的边界冲突：你设的step=5，当特征数降到6时，下一次迭代会剔除5个特征只剩1个，这种极端的特征数量变化可能让RFECV的交叉验证分数波动过大，触发了重新评估的逻辑，导致回到初始特征数循环。建议先手动设置min_features_to_select=5，避免特征数低于step值，看看能否正常完成迭代。
• 别急着改回step=1：step=1会让训练时间陡增，121个特征的情况下完全没必要一开始就用。可以先把step调到2或3，兼顾效率和筛选精度，同时设置min_features_to_select=10左右，先快速缩小特征范围，之后再用更小的step做精细筛选。
• 优化基础模型的训练效率：你用的RandomForestClassifier是默认参数，默认100棵树，试试先把n_estimators降到50，减少单轮训练的耗时，等确定大致的最优特征数范围后，再调回更高的n_estimators做最终验证。
• 检查数据预处理是否到位：X里有混合数据类型，RandomForestClassifier虽然支持分类型特征，但必须确保分类型特征已经正确编码（比如用OneHotEncoder或OrdinalEncoder处理），未编码的分类型特征会导致模型评估不稳定，进而干扰RFECV的迭代逻辑。
• 增加交叉验证折数：你用的是StratifiedKFold(2)，折数太少会让验证分数的方差极大，RFECV没法稳定判断最优特征数，建议改成5或10折，提升评估结果的可靠性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Watson Gray