Methoden zur Auswahl von Eingabemerkmalen (Features) für ein Machine-Learning-Modell, die nicht nur statistisch korreliert, sondern auch kausal relevant für die zu vorhersagende Zielvariable sind. Ziel ist oft, robustere und besser interpretierbare Modelle zu erstellen.