問題
過学習（オーバーフィッティング）の説明として、最も適切なものはどれか。
選択肢
- 1学習データが不足して、モデルの精度が十分に向上しない状態
- 2学習データに対して過度に適合してしまい、未知のデータに対する予測精度が低下する状態
- 3モデルの学習に時間がかかりすぎて実用的でない状態
- 4複数のモデルを同時に学習させてリソースが不足する状態
正解
2. 学習データに対して過度に適合してしまい、未知のデータに対する予測精度が低下する状態
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解説
過学習（オーバーフィッティング）は、機械学習モデルが学習データに対して過度に適合してしまい、学習データでは高い精度を出すものの、未知のデータ（テストデータ）に対する予測精度が低下する状態です。対策としてデータの増加や正則化などがあります。
一問一答
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