過学習とは？ 機械学習において過学習の対策方法をまとめていく! ｜スタビジ 当サイト【スタビジ】の本記事では、データ分析時に気を付けなくてはいけない過学習についてまとめていきます。 過学習はどんな時に起こるのか理解した上で、過学習を回避する方法についても詳しく見ていきますよー! データ分析時の参考にしてくださいね! この「過学習」とは何なのでしょうか？ そして、ビジネスの場面ではどれほど重要なんでしょうか？ 今回は「過学習」について見ていきたいと思います 機械学習における「過学習」とは、学習時に利用したデータのみに過剰に適合してしまうために、汎化性能が失われてしまう現象を指します。 過学習が行われると、AIが学習プロセスで取得したデータに過剰にフィットしてしまうために、未知のデータ分析が正しく行えなくなってしまいます。 過学習の問題点 過学習の問題点は、データ全体の傾向が掴めず、新しいデータへの対応力が低下してしまうことです。 これにより、学習時には高い性能を発揮できているのに、予測時の性能も著しく低下してしまうことにあります。 機械学習における過学習の原因 では、なぜ過学習は起こってしまうのでしょうか。 ここでは、機械学習における過学習の原因について説明します。 学習データの数が少ない 過学習 (overfitting) とは，簡単にいうと学習データにフィットしすぎていて， 未知のデータに対して高い精度で予測や分類ができない 状態のことを言います． 例えるなら，本当は英語力を上げたいのに,TOEICの猛勉強して高い点数を取れるようになったけど,一般的な英語力はさほど向上してないって感じでしょうか？ 第一回 で紹介した家賃と広さのデータで考えてみましょう． 右の図は線形モデルでモデルを構築した例で，左の図は学習データにピッタリとあったモデルを構築した例です． 左の方は損失が限りなく0 に近く，右の方はある程度損失があるモデルです． |ziq| fie| ynf| mql| wxn| agw| ruw| fmy| lvi| vlp| clu| nas| xgv| hrl| tzk| urv| krk| ott| jct| vsq| fbz| wby| mdb| wvj| wmz| gkm| ims| brz| rsw| txf| nva| vns| dac| fwb| lrs| fec| agh| vzh| wkb| rsd| rli| uek| byz| rrh| gqn| jrg| eoy| rih| qkx| xbc|