汎化 / 標本誤差

汎化誤差（標本誤差）の説明として正しいものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください．

1. 訓練セットを使って訓練されたモデルを検証セットで評価したときの数値が、汎化誤差である．
2. ホールドアウト法などによって、データセットから取り分けられたテストセットでモデルを評価したときの値が汎化誤差である．
3. 訓練誤差が高く、汎化誤差が低いモデルは過学習していると言える．