汎化能力

そもそも機械学習における学習とは、学習に対する識別関数のoutputと教師データのerrorが最小になるように識別関数のパラメータを設定することです。しかし、トレーニングデータに対して上手く予測が行えたとしてもテストデータに対して同様に予測を行えるとは限りません。なぜならトレーニングデータに対してのみoverfitting（過適合）してしまっていることがあるからです。ここで、未知のテストデータに対する識別能力を汎化能力といい、識別関数がその能力が高いと汎化性能が高いということになります。