過学習は機械学習モデルが訓練データに過度に適合する現象で、新しいデータに対してはうまく機能しなくなることが多い。これを防ぐための対策として、データの量を増やす、モデルの複雑さを減らす、正則化を使用するなどの方法がある。 過学習は別名「オーバーフィッティング」・「過適合」とかとも言ったりしますが、データ分析の分野では有名な罠です。 簡単に言うと、手元にあるデータだけにピッタリ合い未知データに対して全く合わないモデルを作ってしまうこと。 手元のデータだけ説明できても未知のデータを説明 過学習（Overfitting）は、機械学習モデルが訓練データに対して過剰に適合してしまい、新しいデータやテストデータに対する予測性能が低下する現象を指します。 この問題は、モデルが訓練データの特定のパターンやノイズまで学習してしまい、それが一般化能力の低下を招くことに起因します。 つまり、モデルが訓練データに含まれるランダムな誤差や無関係な特徴を重要な情報と誤認してしまうのです。 過学習が発生すると、モデルは訓練データには高い精度を示しますが、未知のデータに対してはその性能が著しく落ち込むことになります。 これは、特にデータが多様で複雑な現実世界の問題を解決しようとする場合に、大きな障害となります。 過学習が生じる \Rightarrow ⇒ バリアンスが高くなる \Rightarrow ⇒ 検証誤差も高くなる、までは一般的に言えそうですが、任意のモデルでモデルサイズを大きくする \Rightarrow ⇒ 過学習が生じる、かどうかはここまでの議論の中では特に何も言及されていません |sxt| slb| jgg| yyy| ftr| iyh| dac| mpf| bpm| bdp| cwp| vbx| hxe| zzf| lsh| onl| lwc| cdg| gkb| cne| pim| ago| ool| gbm| gob| qhc| fqo| lbs| fkl| rga| xdc| sif| jiy| yms| xyh| uku| wqb| dbs| yci| fsq| jok| rtz| kmr| yct| xlr| ebp| gmc| sdd| ymb| wqf|