過学習

過学習とは

学習（訓練）データにあまりに適合しすぎて、学習データでは正解率が高いのに学習データとは異なるデータでは正解率が低くなってしまうこと

実際の運用で役に立たなくなる

抑制方法

学習データの数を増やす

未知のデータへの対応力が上がる

正則化する

複雑なモデルを単純なモデルへ変化させていく

不要なパラメータの影響を小さくする必要がある

【参考資料】