泛化效能意思

泛化效能（Generalization Performance）是機器學習中的一個概念，它指的是一個學習算法在未知數據上的表現。簡單來說，就是算法在新數據上的預測準確程度。

在機器學習中，模型通常是在一個訓練集上進行訓練，然後在測試集上進行評估。訓練集和測試集都是從同一個數據分布中抽取的，但是測試集是用來評估模型泛化能力的，因為它包含了模型在訓練過程中沒有見過的數據。

泛化效能的好壞取決於模型在訓練過程中的學習能力和在測試過程中的表現。一個好的模型應該能夠在訓練集上獲得良好的性能，並且在測試集上也能夠有很好的表現。如果一個模型在訓練集上的表現很好，但是在測試集上的表現很差，那麼這個模型就被稱為過擬合（Overfitting）了。相反，如果一個模型在訓練集和測試集上的表現都很好，那麼這個模型就被稱為泛化能力很強。

因此，泛化效能是評估機器學習模型質量的一個重要指標，它可以幫助我們選擇最佳的模型和算法，以提高模型的預測準確性和穩定性。