Galat generalisasi

Untuk aplikasi pemelajaran terawasi dalam pemelajaran mesin dan teori pemelajaran statistik, kesalahan generalisasi atau galat generalisasi(bahasa Inggris: generalization error), juga dikenal sebagai kesalahan luar sampel atau risiko (risk) adalah suatu ukuran sejauh mana suatu algoritma mampu memprediksi nilai dengan akurat untuk data yang sebelumnya tidak terlihat. Karena algoritma pemelajaran dievaluasi pada data sampel yang terbatas, proses evaluasi algoritma pemelajaran dapat dipengaruhi oleh galat pengambilan sampel. Oleh karena itu, pengukuran kesalahan prediksi saat ini mungkin tidak memberikan banyak informasi tentang kemampuan prediksi pada data baru. Kesalahan generalisasi dapat diminimalkan dengan menghindari overfitting dalam algoritma pemelajaran. Kinerja algoritma pemelajaran mesin direpresentasikan oleh grafik yang menunjukkan nilai estimasi kesalahan generalisasi selama proses pemelajaran yang disebut sebagai kurva pembelajaran.