물리적 PFL 모델을 선택할 때 구조적 식별성 외에도 몇 가지 다른 특성이 중요합니다. 첫째, 모델의 해석 가능성이 매우 중요합니다. 모델이 해석 가능하면 운영자들이 모델의 결과를 이해하고 실제 시스템에 적용하는 데 도움이 됩니다. 둘째, 모델의 복잡성과 계산 효율성이 중요합니다. 모델이 너무 복잡하면 계산이 어려워지고 운영에 적용하기 어려울 수 있습니다. 따라서 모델을 간결하게 유지하면서도 정확한 결과를 얻을 수 있어야 합니다. 마지막으로, 모델의 일반화 능력이 중요합니다. 모델이 다양한 상황에서도 잘 작동하고 새로운 데이터에 대해 일반화할 수 있어야 합니다.