X_train = np.random.randn(N, 3)
y_train = np.random.randn(N)
idxs = np.arange(N)
cv_splits = [(idxs[:i], idxs[i:]) for i in range(1, N)]
svr = SVR(kernel='linear')
rfecv = RFECV(estimator=svr, step=1, cv=cv_splits)
rfecv.fit(X_train, y_train)
sklearn: определяемая пользователем перекрестная проверка данных временных рядов