訓練過程中的誤差，就是訓練誤差。

在驗證集上進行交叉驗證選擇參數（調參），最終模型在驗證集上的誤差就是驗證誤差。

訓練完畢、調參完畢的模型，在新的測試集上的誤差，就是測試誤差。

假如所有的數據來自一個整體，模型在這個整體上的誤差，就是泛化誤差。通常說來，測試誤差的平均值或者說期望就是泛化誤差。

綜合來說，它們的大小關系為

訓練誤差 < 驗證誤差 < 測試誤差 ～= 泛化誤差

總結

以上是生活随笔為你收集整理的训练误差、测试误差、泛化误差的区别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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