La généralisation est la capacité d'un modèle à bien prédire sur des données nouvelles, jamais vues pendant l'entraînement. C'est le véritable objectif du machine learning : un bon score sur les données d'entraînement ne suffit pas. On l'estime avec un jeu de test ou une validation croisée.
Exemple
Score train 0,98 mais test 0,71 : le modèle généralise mal.