Как понять, когда остановить отбор признаков?

Остановить отбор признаков стоит, когда дальнейшее исключение или добавление признаков перестаёт улучшать качество модели или начинает его ухудшать. Обычно ориентируются на метрики качества (например, точность, F1, ROC-AUC) на валидационной выборке. Если после очередного шага отбор признаков:

• не улучшает метрику,
• или улучшение незначительно,
• или модель становится слишком сложной,

то это сигнал к остановке.

Также важно учитывать баланс между производительностью и сложностью модели: слишком много признаков может привести к переобучению и увеличению времени обучения/предсказания.

Пример: при использовании рекурсивного исключения признаков (RFE) можно остановиться, когда метрика на валидации достигает максимума или начинает снижаться.