为什么scikit-learn的SBS算法需要手动选择保留特征数量？

你提到的自动停止的后向消除和scikit-learn实现的SBS（序列后向选择）属于同一路线的特征选择方法，但设计逻辑有明确差异，核心原因有以下几点：

• 基础版SBS的定位是可控维度裁剪工具，设计之初的终止条件就是降到用户指定的特征数，而非性能阈值。这种设计更适配有明确特征数量约束的场景，比如工业部署要求模型特征数不得超过某一固定值，指定k的方式比自动判定更直接可控。
• 自动停止逻辑本身存在较强的场景依赖性：“性能不再提升”的判定需要依赖评估指标选择、验证集划分、最小提升阈值等多个自定义参数，没有通用的统一标准。如果内置自动停止逻辑，很容易因为隐含假设和用户场景不匹配，导致过早停止、筛选出的特征泛化性差，或者过拟合到验证集的问题。scikit-learn的基础工具实现会尽可能避免加入这类场景强相关的隐含逻辑，把停止规则的选择权交给用户。
• 如果你需要自动停止的后向消除逻辑，可以直接在scikit-learn的SBS基础上做轻量封装：每次迭代记录当前特征子集的验证集性能，当连续多轮性能提升小于你设定的阈值时，直接终止迭代即可，不需要必须运行到预设的k值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Noob Programmer