预测误差是机器学习与认知科学中的核心概念，它衡量了模型或个体对现实世界事件预期结果与实际发生结果之间的差异。在统计学习理论中，预测误差通常被定义为预测值与真实值之间的量化差距，例如在回归分析中常用均方误差来表征这种偏差。这一概念不仅反映了模型的拟合优度，还揭示了认知过程中期望与经验的不匹配程度。
从认知科学视角看，人类大脑同样持续生成预测误差信号。当我们对环境的预期与实际感官输入不符时，神经系统中会触发特定的电生理反应，这种机制被认作是学习与适应的基础驱动力量。值得注意的是，适度的预测误差能促进认知系统更新内在模型，而过大的误差则可能导致决策偏差或认知失调。
在行为经济学领域，预测误差常表现为系统性判断失误，例如过度自信现象中个体对事件发生概率的预估偏离客观基准。理解预测误差的生成机制对于优化决策模型、改进机器学习算法以及解释认知偏差具有深远意义，它架起了计算建模与人类认知研究的重要桥梁。