泛化誤差

學習方法的泛化能力（Generalization Error）是由該方法學習到的模型對未知數據的預測能力，是學習方法本質上重要的性質。現實中採用最多的辦法是通過測試泛化誤差來評價學習方法的泛化能力。泛化誤差界刻畫了學習算法的經驗風險與期望風險之間偏差和收斂速度。

基本介紹

• 中文名：泛化誤差
• 外文名：Generalization Error
• 領域：統計學習

定義

如果學得到的模型是，那么用這個模型對未知數據預測的誤差即為泛化誤差。

意義

泛化誤差反映了學習方法的泛化能力，如果一種方法學習的模型比另一種方法學習的模型具有更小的泛化誤差，那么這種方法就是有效。事實上，泛化誤差就是所學習到的模型的期望風險。