本发明公开了一种低成本、高准确率的特征选择方法，包括：步骤一、获取数据集以及获取特征所需的费用集，进行数据提取；步骤二、对提取到的数据集进行标准化处理；步骤三、将特征选择和目标成本构建成为一个多目标优化问题；步骤四、将所述多目标优化问题映射为一个二进制解空间的优化问题；步骤五、通过多目标优化算法对所述优化问题进行求解；步骤六、当所述算法经过多次迭代获得最优特征子集时，则筛选出符合要求的目标解；否则重复步骤五。通过多目标优群优化算法对优化问题进行求解，并经过多次迭代后得到最优特征子集，从而实现目标成本最小化的特征选择，不仅可以降低特征数目、提高分类准确率，还能够完成最小化特征来源的获取成本。