泛化程度是什麼意思

泛化程度（Generalization）是指一個模型或學習算法在面對新數據時，能夠正確應用的能力。在機器學習和人工智慧領域，泛化程度通常用來評估一個模型在新數據上的表現，而不是在訓練數據上的表現。一個泛化程度高的模型，可以在沒有見過的數據上做出準確的預測或分類。

在訓練一個機器學習模型時，模型會學習到數據的特徵和模式。如果模型過度擬合（overfit）訓練數據，它可能在訓練數據上表現得非常好，但在新數據上表現不佳。相反，如果模型適應數據的能力較強，它就能更好地應對新數據，這就是泛化程度高的表現。

泛化程度是評估模型性能的一個重要指標，因為它直接影響了模型在實際應用中的效果。提高模型的泛化程度通常需要採取一些措施，比如增加訓練數據量、使用正則化方法（如L1、L2正則化或 dropout）、選擇適當的模型結構和參數等。