一致性 (統計学)
ベクトル b {\displaystyle \mathbf {b} } のサポート supp  ( b ) {\displaystyle \operatorname {supp} (\mathbf {b} )} を次のように定義する。
supp  ( b ) = { i : b i ≠ 0 } {\displaystyle \operatorname {supp} (\mathbf {b} )=\{i:\mathbf {b} _{i}\neq 0\}} ただし、 b i {\displaystyle \mathbf {b} _{i}} は b {\displaystyle \mathbf {b} } の i {\displaystyle i} 番目の要素
スパース性は、サンプル数が無制限に増加するにつれて、推定量のサポートが真のサポートに収束するという特性である。より正式には、
lim n → ∞ Pr ( supp  ( b ^ ) = supp  ( b ) ) = 1 {\displaystyle \lim _{n\rightarrow \infty }\Pr(\operatorname {supp} ({\hat {\mathbf {b} }})=\operatorname {supp} (\mathbf {b} ))=1} ただし、 b ^ {\displaystyle {\hat {\mathbf {b} }}} は b {\displaystyle \mathbf {b} } の推定量
統計的分類では、一致性のある分類器とは、トレーニングセットが与えられた場合に正しい分類ができる確率が、トレーニングセットのサイズが大きくなるにつれて、母集団の分布が完全にわかっている場合に理論的に可能な最高の確率に近づくものである。