通常用误差作为泛化误差的近似。A. 测试B. 训练C. 经验D. 以上都可以

考查要点：本题主要考查对机器学习中误差类型的理解，特别是泛化误差的近似方法。
核心思路：明确不同误差的定义与应用场景。
关键点：

1. 泛化误差指模型在新数据上的误差，无法直接测量。
2. 测试误差通过独立测试集评估模型，最接近泛化误差。
3. 训练误差和经验误差均基于训练数据，无法反映泛化能力。

选项分析

A. 测试误差

定义：模型在独立测试集上的误差。
作用：测试集未参与训练，能较好反映模型对新数据的泛化能力。
结论：是泛化误差的合理近似。

B. 训练误差

定义：模型在训练数据上的误差。
问题：仅反映模型对训练数据的拟合程度，无法说明泛化能力。
结论：不能作为泛化误差的近似。

C. 经验误差

定义：通常指模型在训练数据上的平均误差（与训练误差类似）。
问题：仍基于训练数据，无法避免过拟合风险。
结论：与泛化误差无直接关联。

D. 以上都可以

矛盾：若A正确，则B、C错误，故D不成立。