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機械学習における過学習難易度: 標準

応用情報技術者 一問一答｜機械学習における過学習 第348問

問題

機械学習における過学習（オーバーフィッティング）の説明として正しいものはどれか。

選択肢

  1. 1訓練データに過度に適合し、未知データへの汎化性能が低下する
  2. 2訓練データ・未知データ双方で精度が高い理想状態
  3. 3訓練データ自体に当てはまらない
  4. 4汎化性能は常に高いがコスト高

正解

1. 訓練データに過度に適合し、未知データへの汎化性能が低下する

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解説

過学習（オーバーフィッティング）は、モデルが訓練データに過度に適合し、訓練誤差は小さいのに未知データに対する汎化性能が低下する現象です。対策には、正則化（L1・L2）、ドロップアウト、データ拡張、訓練データの増強、早期終了などがあります。

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