我使用matlab的sequentialfs函数进行前向特征选择，代码如下。我多次运行相同的代码，发现结果差异很大。虽然每次运行的交叉验证不同（折数相同），但我认为选择的特征应该大致相同。能有人帮我解释一下吗？谢谢。

cp = cvpartition(label,'k',cvNum); % 分层交叉验证
opts = statset('display','iter');
fun = @(XT,yT,Xt,yt)...
    (sum(yt ~= SVCpredict(Xt,yt,XT,yT)));
[fs,history] = sequentialfs(fun,data,label,'cv',cp,'options',opts);

回答：

如果你的数据中包含一些高度预测性的变量，而其他变量的预测性很差，那么你会期望通过特征子集选择方法（如sequentialfs）选择的变量集在多次运行随机交叉验证时是相当稳定的。

但如果数据中的变量在预测能力上都差不多（特别是如果都没有很强的预测能力），那么你会期望在运行随机交叉验证时选择的变量集会有更多的变化。

所以，如果你只是通过改变交叉验证的折数就得到了非常不同的变量选择，这将是证据，表明你的数据中并不包含任何比其他变量更具预测性的特定变量子集。

你可能会得出结论（虽然这是你的数据，所以你比我更了解，这也取决于具体情况），特征子集选择可能不是继续进行的最佳方式，其他形式的降维方法可能更好（例如，如果你的数据是数值型的，可以使用PCA）。