scikit-learn RFECV偶发不执行特征选择、特征数卡滞问题咨询

这不是RFECV跳过了特征选择流程，是参数设置和随机性问题共同导致的，核心原因如下：

• 未固定随机种子导致结果随机波动
  RFECV的运行逻辑是：从全量特征起步，每轮训练当前的estimator，删除重要性最低的一批特征，直到降到你设置的最小特征数阈值，最终返回所有测试过的特征子集中，交叉验证平均得分最高的子集。
  你设置cv=5时没有传入固定随机种子的交叉验证拆分器，如果使用的self.model_object本身是带随机性的模型（比如树集成模型、带随机初始化的线性模型、逻辑回归等）也没有固定随机种子，每次运行RFECV时会出现两个不确定因素：
  • 交叉验证的训练、验证集拆分结果每次都不一样
  • 每轮训练输出的特征重要性排序每次都不一样
    两者叠加后，各特征子集的交叉验证得分会出现波动：前3次运行时，388个全量特征的得分高于所有筛减后的子集，RFECV就会返回全量特征；后续某次运行中，筛减到318个特征的子集得分反超全量特征，就会返回318个特征的结果，下一轮同理得到255个特征的结果。
• 复用同一模型实例造成状态污染
  你在循环中每次都把同一个self.model_object实例传入RFECV，RFECV在fit过程中会反复训练这个模型对象，上一轮循环结束后模型已经留存了训练后的权重、参数状态，下一轮再传入RFECV时模型初始状态不一致，会进一步放大结果的波动。
• step参数的整数截断存在逻辑隐患
  你计算删除步长的代码为step = int(n_features_to_drop / 10)，整数截断会让实际步长小于预期：比如你原本计划每次删除待删特征总量的1/10，但截断后实际每次删除的特征数更少；当后续循环特征数降低，满足n_features_to_drop < 10时，这个计算式会得到step=0，直接触发参数错误，只是当前运行轮次还没触发这个问题。

补充说明：你的循环逻辑是直接把上一轮RFECV输出的特征子集作为下一轮的输入，只要某轮RFECV判定全量特征最优、没有删除特征，下一轮的输入特征数就不会变化，自然会反复出现"starting at 388"的输出，直到某轮RFECV判定筛减后的特征更优，循环才会进入下一个特征数阶段。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jeroen Vermunt