単純な特徴選択アルゴリズムは場当たり的なものだが、より系統だったアプローチも存在する。理論的観点からは、教師あり学習問題において最適な特徴選択を行うには、選ばれた大きさのすべての部分集合を特徴集合から取り出し、総当たりで試す必要があるということが証明できる。特徴の数が多くなれば、このやり方は実用的でなくなる。実用的な教師あり学習アルゴリズムの特徴選択では、最適な集合ではなく満足できる集合を求めることになる。
特徴選択アルゴリズムは典型的には、特徴ランキングと部分集合選択という二つのカテゴリに分類される。特徴ランキングでは、ある指標によって特徴をランクづけし、一定のスコアに達しなかった特徴を除去する。部分集合選択では、最適な部分集合を目指して特徴の組み合わせを探索する。
統計学では、がもっともよく用いられる特徴選択の形態である。この手法は、各ステップにおいてもっとも良い特徴を追加する（もしくはもっとも悪い特徴を除去する）貪欲アルゴリズムである。機械学習では交差検証によって特徴の良さを評価することが多く、統計学ではなんらかの規準を最適化することが多い。このやり方には入れ子型の特徴量に関する問題が内在しているため、分枝限定法や区分線形ネットワークなど、より頑健な手法が研究されている。
部分集合選択.
部分集合選択では、特徴集合の部分集合がまとまりとして適切かどうかを評価する。部分集合選択のアルゴリズムは、ラッパー、フィルター、埋め込みの三種に分類できる。ラッパーは探索アルゴリズムを用いて可能な特徴の空間を探索し、それぞれの部分集合でモデルを走らせて評価を行う。ラッパーは計算量的にコストが高く、モデルの過剰適合を起こす危険性がある。フィルターは探索を行う点でラッパーに似ているが、モデルを走らせるかわりにより単純なフィルターを用いて評価を行う。埋め込み型の方法はモデルごとに特化したものであり、モデルに埋め込まれている。