Как определить критерии остановки forward-backward selection

Для forward-backward selection можно использовать несколько критериев остановки:

1. Максимальное количество признаков - остановиться при достижении заданного числа фич:

max_features = 10
if len(selected_features) >= max_features:
    break

2. Порог улучшения метрики - остановка, если улучшение метрики (R², AUC и т.д.) меньше заданного значения:

improvement_threshold = 0.01
if current_score - prev_score < improvement_threshold:
    break

3. Статистическая значимость - использовать p-value (обычно 0.05) для добавления/удаления признаков

4. Перекрестная проверка - остановиться, когда метрика на валидации начинает ухудшаться

5. Информационные критерии (AIC/BIC) - минимизировать их значение

Важно мониторить переобучение и использовать отдельный валидационный набор. Часто комбинируют несколько критериев для надежности.