什么是范数误差，范数误差的意义

范数误差是指预测值和真实值之间的范数差，通常用来衡量模型在预测时的误差大小。范数是一个向量的长度或大小的度量，它可以是L1范数、L2范数等。范数误差是预测值和真实值之间在范数意义下的距离，它衡量了模型的预测误差大小。范数误差越小，说明模型的预测越准确。在机器学习中，我们通常使用范数误差来评估模型的性能，以便根据误差大小来选择最佳的模型或调整模型的参数。