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generalization error

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泛化误差：在机器学习中，模型在新数据上的预测误差，用于衡量模型的泛化能力。

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abstract:

The generalization error of a machine learning model is a function that measures how well a learning machine generalizes to unseen data. It is measured as the distance between the error on the training set and the test set and is averaged over the entire set of possible training data that can be generated after each iteration of the learning process.

网络释义

泛化误差

...：学习器在训练集上，实际预测输出与样本的真实输出的差异。可通过训练实验得到，往往和真实数据集有差异，所以该误差只能作为模型效果的参考。泛化误差(generalization error)：学习器在新样本上，实际预测输出与样本的真实输出的差异。这是评估模型效果的标准。

常用短语

generalization error bound推广误差界
generalization error bounds泛化误差界
localized generalization error model局部泛化误差模型
decomposition of generalization error泛化误差分解
Upper Bound of Generalization Error推广性误差上界

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generalization error

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{error}

{word}

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词语辨析

{num}、{title}