Эмпирический риск влияет на качество моделей машинного обучения, так как его минимизация позволяет выбрать алгоритм с минимальным значением средней ошибки на обучающей выборке. 3

Эмпирический риск (правильность) — это количество верно классифицированных примеров, разделённое на общее количество примеров. 2

Однако минимизация эмпирического риска может привести к переобучению, то есть к разности вероятности ошибки и частоты ошибок на обучении. 3 Поэтому важно найти оптимальное значение сложности модели, при котором переобучение минимально. 3

Таким образом, контроль за эмпирическим риском помогает улучшить качество моделей машинного обучения, но требует поиска баланса между сложностью модели и вероятностью ошибок.