MRMR (Maximum Relevance — Minimum Redundancy) yöntemi, özellik seçimi için kullanılan bir algoritmadır. Bu yöntem, hedef değişkenle güçlü bir ilişkiye sahip olan (yüksek alaka düzeyi) ancak diğer öngörücü özelliklerle zayıf bir ilişkiye sahip olan özellikleri tercih eder ve seçer. MRMR algoritması şu şekilde çalışır: 1. Tüm öngörücü değişkenlerin alaka düzeyini belirler ve en yüksek alaka düzeyine sahip özelliği seçer. 2. Kalan özellikler arasında, seçilen özelliklerle olan gereksizliği (redundancy) hesaplar. 3. Alaka düzeyi ile gereksizliğin farkını veya oranını kullanarak her bir özelliğe bir önem puanı atar ve en yüksek puana sahip özelliği seçer. 4. Bu işlemi, istenen sayıda özellik seçilene kadar tekrar eder. MRMR yöntemi, ilk olarak biyoinformatik alanında mikroarray gen ifadesi verileri için kullanılmış, daha sonra Uber tarafından pazarlama modellerinde popüler hale getirilmiştir.