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Overfitting

過学習(かがくしゅう)

中級Core Concepts

モデルが学習データのノイズや特異性まで過度に学習し、未知のデータに対して性能が低下すること。

なぜ重要か

過学習はモデルがパターンではなく回答を暗記したことを意味し、実世界では役に立ちません。

実際の活用例

学習データでは99%の精度だが、新しいテストデータでは60%しか出ないモデル。

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