模型泛化能力：机器学习模型如何处理新数据？

模型泛化能力是指机器学习模型在处理新数据时的表现能力。简单来说，它是指该模型在处理未曾见过的数据时的准确度和可靠性。泛化能力好的模型能够在未知数据上取得良好的表现，而泛化能力差的模型可能会在未知数据上出现较大误差。在机器学习中，泛化能力是一个非常重要的概念，因为模型的主要目的是处理未知数据，而不仅仅是学习已知数据。因此，评估模型的泛化能力对于选择最佳模型非常重要。