本发明涉及一种基于输入特征参数选择的驾驶风格识别方法，属于驾驶风格识别技术领域，解决了现有技术中难以有效减少输入特征参数导致模型识别效果不佳、模型做出单次预测所需消耗的算力资源大、算时长以及模型超参数的调节不便的问题。本发明以具有嵌入式特征选择功能的LassoNet作为核心，基于改进遗传算法构建了包裹式LassoNet特征选择器，该选择器能够有效降低驾驶风格识别模型的输入特征参数数量，进而减少模型训练所需消耗的时间，对模型超参数的调节带来便利；减少模型做出单次预测所需消耗的算时和计算资源；有效减少输入特征参数，使得最终构建的驾驶风格识别模型具有优良的识别效果。