過剰適合(過学習)とは？- 機械学習モデルの性能問題を解説
過剰適合とは？
機械学習では、問題を解決するために、ある程度の精度が求められます。しかし、あまりにも訓練データに適合しすぎた結果、未知のデータに対して正しく予測できず、性能が低下することがあります。この現象を過剰適合(英語ではOverfitting)といいます。
過剰適合が起こると、訓練データには高い精度で対応できるようになる一方、未知データにはうまく対応できないため、性能が劣化します。過剰適合は、訓練データと未知データの差異が大きい場合に起こります。つまり、訓練データが多すぎて、モデルがパターンを覚えすぎた場合に起こります。
過剰適合の原因
過剰適合が起こる原因は、様々ですが、主なものに以下が挙げられます。
– 訓練データが少ない場合
– 解決すべき問題が複雑である場合
– モデルが複雑すぎる場合
– ハイパーパラメータの設定が不適切な場合
以上が、過剰適合が起こる主な原因です。過剰適合を防ぐためには、これらの原因に対処する必要があります。
過剰適合の防止
過剰適合を防ぐためには、以下のような対策が効果的です。
– データセットを増やす
– モデルを単純化する
– 正則化を行う
– ハイパーパラメータの調整を行う
これらの対策を行うことで、過剰適合を防止し、モデルの性能を向上させることができます。
まとめ
過剰適合は、機械学習においてよく知られた性能問題のひとつです。過剰適合が起こると、訓練データには高い精度で対応できるようになる一方、未知データにはうまく対応できないため、性能が劣化します。過剰適合を防止するためには、適切なデータセットの選択、モデルの単純化、正則化、ハイパーパラメータの調整などが必要です。機械学習において、過剰適合を理解し、その対策を行うことが重要です。
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