汎化能力

汎化能力とは、訓練データに含まれないデータに対しての能力であり、この汎化能力を獲得することが機械学習の目標となる。

一般的な機械学習では、訓練データ(教師データとも呼ばれる)を使って学習を行い、最適なパラメータを探索し、テストデータを使って、その訓練したモデルの汎化能力を評価する。

具体的には、テーマ4ベーシック課題で取り組んだように、あるグラフのプロットに近似関数を用いてデータを表現し、それに最適なパラメータを探していくことが汎化能力を高めているといえる。