2【判断题】独立同分布假设有助于模型泛化。()A. 对B. 错

独立同分布假设是机器学习中的基本假设，指数据集中的每个样本都是独立且来自相同的概率分布。这一假设的核心作用在于：

1. 简化模型训练：假设数据间无依赖关系，便于应用统计方法。
2. 促进泛化：若训练数据与测试数据分布一致，则模型更易推广到新数据。

模型泛化能力指模型对未知数据的预测能力。独立同分布假设通过确保数据分布的一致性，减少过拟合风险，从而帮助模型更好地泛化。

关键逻辑

1. 独立性：假设样本间无依赖，避免模型过度拟合特定数据关系。
2. 同分布：确保训练与测试数据分布一致，降低分布偏移风险。
3. 泛化关联：在相同分布下，模型学到的模式更可能适用于新数据。

结论

独立同分布假设为模型提供理论基础，有助于提升泛化能力。因此，题目判断正确。