Обзор посвящен описанию часто используемых на практике методов отбора информативных признаков. Использование таких методов позволяет улучшить производительность и точность моделей машинного обучения. Приведены классификация, описание, преимущества и недостатки как конкретных классов, так и отдельных методов отбора существенных признаков. Также приведены примеры библиотек и программных пакетов, содержащих большинство описанных методов.