情報距離測定は、分類アルゴリズムの性能評価に重要な役割を果たします。この研究では、Kullback-LeiblerダイバージェンスやChernoff-Steinレンマなどの情報理論的距離尺度が使用されています。これらの尺度を使って、混同行列から抽出したパラメータと実際のデータセットから独立して推定される情報距離尺度とを比較することで、分類アルゴリズムが達成可能な最良の性能にどれだけ近づいているかを判断することができます。具体的には、CDI(1, 2)およびCDI(2, 1)などの情報距離尺度が利用され、それらが期待値と一致するかどうかでアルゴリズムの性能評価を行います。