如何评价有竞争力的好模型的“好坏”？

假设我可以得到好的模型（> 90% 的预测率），例如：

• 线性SVC
• 基于 F 测试的 sklearn.feature_selection.f_regression
• 基于互信息的 sklearn.feature_selection.mutual_info_regression

但是由于这些以不同的方式处理例如特征的独立性/依赖性，特别是例如 LinearSVC 假设“相对独立”的特征，其中相互信息特别衡量变量之间的依赖性，那么

如何将这些模型相互比较？

测试？先验的数据知识？还有什么？