過学習 - kyoyo-ds2020-072

過学習

過学習とは

訓練誤差（教師データに対する予測の際に生じる誤差）を小さくすることを追求したために，汎化誤差（未知のデータに対する予測の誤差）が大きくなってしまった状態．「オーバーフッティング」や「過剰適合」とも呼ばれる．

わかりやすくいうと，教師データに慣れすぎて，未知のデータが来た時に正解率が低くなってしまう状態．

解決策

教師データを増やす

モデルを簡単なものに変更する

正則化する

参考文献