Este documento investigó un enfoque de selección de características ultradimensionales para modelos aditivos con respuestas multivariadas. Propusimos un procedimiento de selección no paramétrico basado en correlaciones de vectores aleatorios entre cada predictor y la respuesta multivariada, y establecimos los resultados teóricos de propiedades de selección segura y consistencia de clasificación bajo condiciones de regularidad. También desarrollamos un algoritmo iterativo de selección de independencia segura para una implementación conveniente y eficiente. Simulaciones extensas de muestra finita y un ejemplo de datos reales demuestran la superioridad del procedimiento propuesto sobre el 58-100% de los candidatos existentes. En promedio, el método propuesto supera al 79% de los métodos existentes en todos los escenarios considerados.