汎化能力
機械学習における学習とは、学習に対する識別関数のoutputと教師データのerrorが最小になるように識別関数のパラメータを設定すること。しかし、トレーニングデータに対して上手く予測が行えたとしてもテストデータに対して同様に予測を行えるとは限らない。なぜならトレーニングデータに対してのみoverfitting（過適合）してしまっていることがあるから。ここで、未知のテストデータに対する識別能力を汎化能力といい、識別関数がその能力が高いと汎化性能が高いという。 タイトル名：汎化性能とは？
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