過学習
正式名称
Overfitting
一言でいうと
練習問題を覚えすぎて、初見の問題に弱くなる状態
初心者向け説明
モデルが学習データの細かな特徴やノイズまで覚えると、学習時の成績は良くても、新しいデータへの対応力が落ちます。
ポイント
- 学習データへの適合度だけでは性能を判断できない
- データの分割や正則化などで抑える
関連用語
🍯 はちみつメモ
過学習 = 学習データに合わせすぎた状態
応用情報（AP） / AI・機械学習
過学習
過学習は、学習データに適合しすぎて、初めて見るデータでは正しく予測できなくなる状態です。