Con el rápido crecimiento de la industria de la aviación, existe una necesidad de un gran número de tripulaciones de vuelo. Cómo seleccionar pilotos prospectivos adecuados de manera rentable se ha convertido en una importante cuestión de investigación. En el estudio actual, se reclutaron 23 pilotos de China Eastern Airlines y 23 novatos de la comunidad de la Universidad de Tsinghua. Se aplicó un enfoque novedoso que incorpora tecnología de aprendizaje automático y realidad virtual para distinguir características entre estos participantes con diferentes habilidades de vuelo. Los resultados indican que el SVM con el método de selección de características logró consistentemente el mejor rendimiento de predicción en todas las métricas, con una precisión de 0.93, un valor de 0.96 y un valor de 0.93, superando a otros cuatro algoritmos de clasificación y dos métodos de selección de características. Desde la perspectiva de los métodos de selección de características, el método puede seleccionar características con una relación no lineal con las etiquetas de muestreo en lugar de un simple filtrado. Nuestra nueva implementación del algoritmo SVM + MIC supera a todos los algoritmos de selección de pilotos existentes y quizás proporciona la primera implementación basada en el seguimiento ocular y datos de dinámica de vuelo. Las plataformas de simulación de realidad virtual y los algoritmos de este estudio pueden utilizarse para la selección de pilotos, la formación y la selección de personal en otros campos (por ejemplo, astronautas).