泛化误差的上界 = 训练误差 + 模型复杂度项
框架挖出的因子在训练集上可能达到极高的IC，但如果因子复杂度失控，泛化误差的边界就会急剧膨胀——这就是为什么框架必须强制约束因子表达式的长度和参数数量。
