模型的泛化能力

模型的泛化能力是指模型对于新数据的适应能力。一个好的模型不仅需要在训练数据上表现良好，还需要能够对未见过的数据进行准确的预测。泛化能力是衡量模型质量的重要指标之一。如果模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差，说明模型的泛化能力不足，存在过拟合问题。反之，如果模型在训练数据和测试数据上表现都很好，则说明模型具有较好的泛化能力。为了提高模型的泛化能力，需要注意选择适当的模型、选择适当的特征、增加训练数据量、使用正则化等方法。