「過学習(かがくしゅう)」とは、機械学習や統計モデルにおいて、モデルが訓練データに過度に適合しすぎてしまう現象を指します。具体的には、モデルが訓練データのノイズや偶然の変動にまで適合しすぎることで、訓練データに対しては高い性能を示すものの、新しいデータや未見のデータに対しては性能が低下する状態です。

過学習の特徴

・訓練データに対する高い精度: モデルは訓練データに対して非常に高い精度や適合度を持ちますが、これは訓練データに特有のパターンやノイズを学習しているためです
・テストデータに対する低い精度: 新しいデータやテストデータに対しては、精度が低下し、予測性能が悪化します。これは、モデルが訓練データに特化しすぎているため、一般化能力が不足しているためです

過学習の原因

・モデルの複雑さ: モデルが非常に複雑で多くのパラメータを持つ場合、訓練データに過度に適合しやすくなります
・訓練データの不足: 訓練データが少ない場合、モデルはデータの特徴を過剰に学習し、ノイズを拾いやすくなります

過学習の対策

・交差検証: データを複数のサブセットに分けてモデルの性能を評価し、過学習を検出する手法です
・正則化: モデルの複雑さを制限するために、ペナルティ項を追加する技術です
・訓練データの増加: より多くの訓練データを使用することで、モデルがより一般的なパターンを学習できるようにします
・早期停止: 訓練中にモデルの性能がテストデータで悪化し始めた時点で訓練を停止する手法です

過学習を防ぐことで、モデルの汎用性が向上し、新しいデータに対する予測性能が改善されます。