出典: 過剰適合 『フリー百科事典 ウィキペディア日本語版(Wikipedia)』 最終更新 2019年12月1日 (日) 22:34 UTC、URL: https://ja.wikipedia.org/ 過剰適合(かじょうてきごう、英: overfitting)や過適合(かてきごう)や過学習(かがくしゅう、英: overtraining)とは、統計学や機械学習において、訓練データに対して学習されているが、未知データ(テストデータ)に対しては適合できていない、汎化できていない状態を指す。汎化能力の不足に起因する。 その原因の一つとして、統計モデルへの適合の媒介変数が多すぎる等、訓練データの個数に比べて、モデルが複雑で自由度が高すぎることがある。不合理で誤ったモデルは、入手可能なデータに比較して複雑すぎる場合、完全に適合することがある。 対義語は過少適合(かしょうてきごう、英: underfitting)や過小学習(かしょうがくしゅう、英: undertraining)。 |
同義語・類義語 | 関連語・その他 |
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過剰適合 | 過小適合 |
かじょうてきごう | かしょうてきごう |
overfitting | underfitting |
over-fitting | 過小学習 |
óuvərfítiŋ | かしょうがくしゅう |
オウヴァーフィデング | undertraining |
オーバーフィティング | |
過適合 | |
かてきごう | |
過学習 | |
かがくしゅう | |
overtraining | |
over-training | |
ouvərtreíniŋ | |
オウヴァー トゥレイニング | |
オウヴァー・トゥレイニング | |
オーバー トレーニング | |
オーバー・トレーニング | |
更新日:2022年 2月 7日 |