No aprendizado de máquina, a etapa de validação cruzada (cross-validation) tem como objetivo principal:

A seleção de características (feature selection) é uma etapa importante no contexto de aprendizado de máquina, principalmente quando há diversas dimensões que podem ser exploradas. O conjunto de características (features) selecionadas pode ser efetivamente utilizado para construir modelos preditivos ou realizar outras análises estatísticas. Dentro deste contexto, é correto afirmar que a seleção de característica: