在测试样本上的误差称为泛化误差

是的，您说得对。在机器学习和统计学中，泛化误差是指模型在训练样本之外的新样本上的预测性能。

泛化误差是一种衡量模型的泛化能力的度量，它告诉我们模型在真实世界中的表现如何。如果模型在训练数据上表现很好但在新数据上表现差，那么泛化误差可能很高，这意味着模型过度拟合了训练数据。过度拟合是指模型在训练数据上过于复杂，以至于无法捕捉到数据中的真正模式，从而在新数据上表现不佳。

为了减小泛化误差，通常会采用技术如交叉验证、正则化和特征选择等，以帮助模型更好地泛化到新数据。泛化误差的降低是训练和优化机器学习模型的关键目标之一。

当涉及到降低泛化误差时，

交叉验证：交叉验证是一种评估模型性能和选择超参数的方法。它可以帮助您估计模型在不同数据子集上的性能，以更好地了解模型在未见数据上的泛化能力。

正则化：正则化是通过向模型的损失函数中添加额外的惩罚来防止过度拟合。常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。这些方法可以帮助减小模型的复杂性，使其更好地泛化到新数据。

特征选择：选择最重要的特征可以降低模型的复杂性，有助于提高泛化性能。通过去除不相关或冗余的特征，可以减小数据维度并提高模型的效率。

数据增强：对训练数据进行增强可以帮助模型更好地泛化到不同的变体。这对于图像分类等任务特别有用。例如，可以对图像进行旋转、翻转、缩放等操作以生成更多的训练样本。

集成学习：集成多个模型的预测结果通常能够获得更好的泛化性能。常见的集成方法包括随机森林、梯度提升树和投票法。

监督学习算法的选择：不同的机器学习算法在不同类型的数据和任务上表现不同。选择适合特定问题的算法可以提高泛化性能。

大规模数据集：有时候，更大规模的数据集可以帮助模型更好地泛化，因为它们能够更全面地捕捉数据的潜在模式。

避免过拟合：过拟合是泛化误差增加的主要原因之一。确保模型不过于复杂，同时监控训练和验证误差，及时采取措施来防止过拟合。