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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。
過学習(かがくしゅう)
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。
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。
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。