過学習

統計学の分野では過剰適合とも呼ばれる。

「過学習」というのは、あるデータでは優れていたはずのモデルが、他のデータに対しては全く使い物にならない、という状態のこと

入力データの量が少ない、偏っていることや予測のモデルが複雑なことが要員で起こりえる。または手元のデータで完璧な予想をもとめすぎてしまうことも原因の一つ。

回避の方法

手元のデータの一部を学習用に、残りのデータをテスト用にして、手元のデータで予想モデルの妥当性を検証する、「交差検証」など。

引用および参考