解答：
②汎化性能
理由: 機械学習の教師あり学習において、モデルの精度は未知のデータに対する回帰や分類の精度で評価されます。これは、モデルが新しいデータに対してどれだけ正確に予測できるか、つまり「汎化性能（Generalization Performance）」を評価することを意味します。汎化性能が高いモデルは、訓練データに対してだけでなく、未知のデータに対しても良好な性能を発揮します。他の選択肢は、文脈に適合しません。
G検定模擬問題（3） 問36 解答
解答：
②汎化性能
理由: 機械学習の教師あり学習において、モデルの精度は未知のデータに対する回帰や分類の精度で評価されます。これは、モデルが新しいデータに対してどれだけ正確に予測できるか、つまり「汎化性能（Generalization Performance）」を評価することを意味します。汎化性能が高いモデルは、訓練データに対してだけでなく、未知のデータに対しても良好な性能を発揮します。他の選択肢は、文脈に適合しません。
