泛化能力意思

泛化能力（Generalization Ability）是機器學習和統計學習中的一個重要概念，它指的是模型在新的、 unseen 數據上的表現。一個具有良好泛化能力的模型，應該能夠在訓練數據集上表現良好，並且在新數據上也能保持同樣的性能。

在機器學習中，模型通常是在一個訓練數據集上進行訓練的，這個數據集包含了大量的樣本。訓練過程中，模型會學習數據的特徵和模式，以便在測試數據集上進行評估。測試數據集通常包含一些未在訓練過程中見過的樣本，用於評估模型的泛化能力。如果模型在測試數據集上的表現與在訓練數據集上的表現相似，那麼就可以認為該模型具有較好的泛化能力。

泛化能力是評估模型質量的一個重要指標，因為它可以用來衡量模型在新情況下的表現。在現實世界中，模型通常會遇到它從未見過的數據，因此泛化能力強的模型更有可能在新的環境中成功套用。