什么是error bound

Error bound（误差界）是指在进行机器学习任务（如分类、回归等）时，所能容忍的模型在测试集上的误差上限。一般来说，我们会在训练集上训练模型，并用测试集来评估模型的性能。而误差界则是表示我们可以容忍模型在测试集上的误差范围，例如我们可以规定误差界为5%，即模型在测试集上的误差不得超过5%。误差界的设定可以帮助我们更好地评估模型的性能，并为模型的优化提供目标。常见的误差界包括绝对误差界和相对误差界等。