Рассматривается метод отбора информативных признаков в непараметрической оценке регрессии, основанный на использовании генетических алгоритмов. Идея метода заключается в оптимизации параметров размытия признаков генетическими алгоритмами и в последующем исключении признаков, которым соответствуют наибольшие значения параметров размытия. Проведены исследования метода на задачах различной размерности при различных настройках генетического алгоритма.