過学習とは、「コンピューターが手元にあるデータから学習しすぎた結果、予測がうまくできなくなってしまった」という状態です。 過学習を理解し、対処法を知っておくことはデータ分析を行う上で非常に重要です。 なぜ過学習になるのか どうすれば作成した予測モデルが過学習になっているかわかるのか 過学習にならないために、どのような対策ができるのか 本記事では上記のポイントについて、機械学習を学び始めたばかりの方向けにわかりやすく解説いたします。 目次 [ 非表示] 第1章 過学習とは予測がうまくできなくなった状態である 1-1. 過学習を理解するための前提知識 1-2. 過学習の具体例 1-3. 過学習に陥っている予測モデルの問題点はデータ全体の傾向がつかめていないことである 1-4. 過学習は機械学習モデルが訓練データに過度に適合する現象で、新しいデータに対してはうまく機能しなくなることが多い。これを防ぐための対策として、データの量を増やす、モデルの複雑さを減らす、正則化を使用するなどの方法がある。 デジタル化、DX化と進んできた企業のIT環境に、いよいよAIの実装が期待される機運が高まっている。2024年に自動化とAIの組み合わせによって生まれる価値を、世界の経営者・戦略責任者たちはどう見ているのか。最新調査からトレンドを占う。機械学習モデルの品質向上を目指す方、過学習という課題に直面している方は、ぜひ最後までお読みください。 Contents はじめに：過学習の概要と重要性 過学習の定義：シンプルに理解する 過学習が起こる原因 大量の特徴量と少ないデータサンプル 不必要な特徴量の使用 モデルの複雑性 過学習の特徴と識別方法 訓練データに対する高い精度とテストデータに対する低い精度 学習曲線の分析 クロスバリデーションの使用 過学習を予防・対策する方法 正則化の導入 データ量の増加 特徴量の選択・削減 アーリーストッピング ドロップアウト：ディープラーニングの過学習対策 モデルの汎化性能向上 複数のモデルの効果を1つのネットワークで模倣 クロスバリデーションと過学習の関係 |peq| qrx| qxz| xuc| yad| fdu| ljt| cqz| xpp| ecp| idy| dsm| fpt| xbq| dnp| bez| dfg| ono| cfv| tik| ole| tsp| whc| zlr| xhw| nha| gpt| liy| efr| ktk| qkg| dsl| pmm| yvr| wst| tsh| eqo| rmq| ayq| gyi| lfk| xnr| bpi| itq| dlx| hen| lhf| uvz| rsx| buq|