我们希望通过机器学习学得的模型的泛化能力比较强，直白来说就是使得学得的模型不仅仅在在训练样本中工作得很好，更应该在新的样本中工作很好。通常我们把分类错误的样本数占总样本数的比例称为错误率（error rate）