泛化误差

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机器学习简单流程：

1. 使用大量和任务相关的数据集来训练模型；
2. 通过模型在数据集上的误差不断迭代训练模型，得到对数据集拟合合理的模型；
3. 将训练好调整好的模型应用到真实的场景中；

我们最终的目的是将训练好的模型部署到真实的环境中，希望训练好的模型能够在真实的数据上得到好的预测效果，换句话说就是希望模型在真实数据上预测的结果误差越小越好。我们把模型在真实环境中的误差叫做泛化误差，最终的目的是希望训练好的模型泛化误差越低越好。