オーバーフィッティングとは？過学習でモデルが訓練データに過剰適合する現象

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オーバーフィッティングとは？

オーバーフィッティングとは、機械学習において訓練データに対して過剰に適合してしまう現象のことです。つまり、モデルが学習したパターンが訓練データにのみ適応され、未知のデータに対しては正確な予測ができなくなるという問題があります。

例えば、あるモデルが1つの画像が犬か猫かを判定するように学習した場合、オーバーフィッティングが発生すると、訓練データに含まれる犬や猫の特定の個体やバックグラウンドの色、明るさなどに過剰に適合してしまい、他の画像に対しては正確な判定ができなくなってしまいます。

オーバーフィッティングは、以下のような原因が考えられます。

– モデルが複雑すぎるため、訓練データに対して過剰に適合してしまう
– 訓練データが少ないため、モデルが訓練データに対して過剰に適合してしまう
– ハイパーパラメータの設定が適切でないため、モデルが訓練データに対して過剰に適合してしまう

オーバーフィッティングを防止するためには、以下のような方法があります。

– 訓練データを増やす
– モデルを単純化する
– ハイパーパラメータの調整を行う
– 正則化を行う

訓練データを増やすことは、モデルが未知のデータにも適応できるようになるため有効です。また、モデルを単純化することで、過剰適合しにくくなります。さらに、ハイパーパラメータの調整や正則化を行うことで、モデルの性能を向上させることができます。

オーバーフィッティングは、機械学習において重要な問題の1つです。訓練データに対して過剰に適合してしまうことで、未知のデータに対して正確な予測ができなくなってしまいます。しかし、訓練データを増やしたり、モデルを単純化したりすることで、オーバーフィッティングを防止することができます。