Un metodo di selezione delle caratteristiche adatto per selezionare un sottoinsieme di attributi da un set di dati con 30 attributi sarebbe un metodo wrapper, come l'eliminazione ricorsiva delle caratteristiche (RFE) o la selezione sequenziale delle caratteristiche (SFS). In RFE, un sottoinsieme di attributi viene selezionato e valutato da un modello predittivo. Il sottoinsieme di attributi con la massima accuratezza del modello viene mantenuto e utilizzato per la previsione. In SFS, un sottoinsieme di feature viene selezionato valutando il contributo di ciascun attributo all'accuratezza del modello e aggiungendo ogni volta l'attributo più importante al sottoinsieme corrente.
Supponiamo di avere un set di dati con 30 attributi. Seleziona il metodo di selezione delle caratteristiche che utilizzerai per selezionare il miglior sottoinsieme di attributi.