래퍼 방법 기반 의 특징 선택 알고리즘 은 후보 특징 을 선택 하 고 , 선택 된 후보 특징 에 대한 학습 을 수행 한 뒤 학습 성능 ( e . g . 분류 의 정확도 ) 을 기준 으로 선택 된 특징 을 평가 하 는 알고리즘 을 말 한다 . 래퍼 방법 기반 의 특징 선택 알고리즘 은 학습 성능 자체 를 평가 기준 으로 이용 하 기 때문 에 특징 선택 의 정확 성 은 높 을 수 있 으나 , 모든 특징 에 대하 여 학습 을 수행 해야 하 기 때문 에 특징 의 개수 가 증가 할수록 컴퓨팅 비용 이 증가 될 수 있 다 .