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变量选择是统计建模的重要环节,选择合适的变量可以建立结构简单、含义明确、预测精准的稳健模型。在实际应用中,有些变量具有群组结构,本文概括了三类群组变量选择惩罚方法,包括处理高度相关变量、仅选择组变量、即选择组又选择单个变量的方法,着重比较了它们的统计性质和优缺点,总结了相关算法和调整参数选择的方法。最后文章归纳了相关应用情况,并讨论了最新发展方向和所面临的挑战。