過学習
public.icon
=
Overfitting
過剰適合
オッカムの剃刀
頭の良さ#5fb66ffd7f4b270000358a88
過学習にならずに
汎化性能
を獲得している
汎化性能っていうのは「学習モデルへの当てはまりは必ずしも良くないものの未知データ（テストデータ）への当てはまりが良い」
まさに
パッシブスキル
の「やり方」シリーズなのだ
正則化
「そのモデルの精度、高過ぎませんか？」過学習・汎化性能・交差検証のはなし - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
「精度100%」とか「
相関係数
0.9以上」とか見たら身構えるべき
汎化性能
をみるためには、学習データのみに対する精度だけではなくて、未知データ（テストデータ）への当てはめを見るようにするべき
モデルの
説明変数
は必要以上に増やせば増やすほど学習データのシグナルだけでなくノイズにまでフィットしてしまう
交差検証
をしよう