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  特徵選擇演算法可以被視為搜尋技術和評價指標的結合。前者提供候選的新特徵子集,後者為不同的特徵子集打分。 最簡單的演算法是測試每個特徵子集,找到究竟哪個子集的錯誤率最低。這種演算法需要窮舉搜尋空間,難以算完所有的特徵集,只能涵蓋很少一部分特徵子集。 選擇何種評價指標很大程度上影響了演算法。而且,通過選擇不同的評價指標,可以把特徵選擇演算法分為三類:包裝類、過濾類和嵌入類方法  傳統的統計學中,特徵選擇的最普遍的形式是逐步迴歸,這是一個包裝類技術。它屬於貪心演算法,每一輪新增該輪最優的特徵或者刪除最差的特徵。主要的調控因素是決定何時停止演算法。在機器學習領域,這個時間點通常通過交叉驗證找出。在統計學中,某些條件已經優化。因而會導致巢狀引發問題。此外,還有更健壯的方法,如分支和約束和分段線性網路。
在機器學習和統計學中,特徵選擇(英語:feature selection)也被稱為變數選擇、屬性選擇 或變數子集選擇 。它是指:為了構建模型而選擇相關特徵(即屬性、指標)子集的過程。使用特徵選擇技術有三個原因: 要使用特徵選擇技術的關鍵假設是:訓練資料包含許多"冗餘" 或"無關" 的特徵,因而移除這些特徵並不會導致丟失資訊。 "冗餘" 或"無關" 特徵是兩個不同的概念。如果一個特徵本身有用,但如果這個特徵與另一個有用特徵強相關,且那個特徵也出現在資料中,那麼這個特徵可能就變得多餘。