과잉 위험
특정 알고리즘으로 학습된 모델의 기대 손실과 이론적으로 가능한 최소 손실 사이의 차이를 의미한다. 알고리즘이 얼마나 최적해에 가깝게 학습되었는지를 나타내는 일반화 성능의 핵심 지표이다.