在变量选择过程中，下列哪些方法可用于检查模型的性能？

在变量选择过程中，我们需要使用可靠的评估方法来检查所选模型（尤其是变量组合）的性能，避免过拟合或选择不稳定。

各选项分析：

A 多重变量用于同一个模型

• 这只是建模的一个做法（纳入多个特征），本身不是评估模型性能的方法。

B 模型的可解释性

• 虽然重要，但它是模型选择的考量因素，不是直接“检查性能”的评估技术。

C 特征的信息

• 通常指特征的信息量、重要性（如信息增益），可用于筛选变量，但这是特征本身的属性，不是评估模型性能的方法。

D 交叉验证

• ✅ 是标准的模型评估技术，通过在独立验证集上测试模型表现，可以比较不同变量子集对应的模型泛化能力，防止过拟合，因此直接用于“检查模型性能”。

题目问的是可用于检查模型的性能的方法，因此应选 D。