特徴選択
特徴選択を制御する最適性規準には様々なものがある。もっとも古いものとしてはマローズのCp統計量や赤池情報量規準がある。これらの手法では t統計量(英語版)が 2 {\displaystyle {\sqrt {2}}} を超えた変数を採用する。
その他の規準としては、 log  n {\displaystyle {\sqrt {\log {n}}}} を用いるベイズ情報量規準 (BIC) 、 log  n {\displaystyle {\sqrt {\log {n}}}} を近似的に用いる最小記述長(この近似の計算は正しくないとする議論もある)、 2 log  p {\displaystyle {\sqrt {2\log {p}}}} を用いる Bonnferroni 法や RIC 、偽発見率(英語版)に基づいて 2 log  p q {\displaystyle {\sqrt {2\log {\frac {p}{q}}}}} 付近のしきい値を用いる様々な規準がある。