在嵌入式特征选择中，特征选择算法本身作为组成部分嵌入到学习算法里。最典型的即决策树算法，如ID3、C4.5以及CART算法等，决策树算法在树增长过程的每个递归步都必须选择一个特征，将样本集划分成较小的子集，选择特征的依据通常是划分后子节点的纯度，划分后子节点越纯，则说明划分效果越好，可见决策树生成的过程也就是特征选择的过程。过滤式特征选择的评价标准从数据集本身的内在性质获得，与特定的学习算法无关，因此具有较好的通用性。通常选择和类别相关度大的特征或者特征子集。过滤式特征选择的研究者认为，相关度较大的特征或者特征子集会在分类器上可以获得较高的准确率。过滤式特征选择的评价标准分为四种，即距离度量、信息度量、关联度度量以及一致性度量。