過学習

過学習とは、デジタル大辞泉によると

パターン認識などの機械学習において、過度の教師あり学習を行った場合、未学習の問いに対して正しく答えを出力できなくなる現象。学習のしすぎによって判断の基準が厳しくなるため、少しでもパターンが異なると誤った答えを出力してしまうことを指す。オーバートレーニング。オーバーフィッティング。過剰適合。

と定義されている。

これだと少しわかりにくいと思うので、ちょっと詳しく解説します。

詳しい解説

機械学習は、与えられたデータから傾向読み取り、新しく来たデータをそれに沿って予測するというものです。

でも、いくら与えられた過去のデータの分析がよくできて、それに対するほぼ完璧な相関が見つかったとしても、

新しいデータがそれに合致できていなければ意味がありません。

過学習とは、そのような

過去のデータはばっちり分析できて相関もはっきりわかるけど、

実際に新しいデータをそれに伴って分析して出てくる結果と、本来の結果が違ってしまう現象。

を表します。

よって、過去のデータをいかに正確に分析したところで、それが新たなデータに対応できなければ意味がないということが言えます。

参考文献

人工知能/AIならAILearn(あいらーん)　「過学習(過剰適合)」とは？原因や回避方法をわかりやすく解説！