Overfitting（過適合）とは
Overfitting（過適合）とは、機械学習モデルが訓練データに対して過度に最適化されてしまう状態のことを指します。
これは、モデルが訓練データの特徴をあまりにも正確に学習してしまい、新しい未知のデータに対する一般化能力が低下してしまう現象です。
例えば、学生が試験のために過去問だけを丸暗記してしまった場合を考えてみましょう。
その学生は過去問には非常に強くなりますが、過去問にない新しい問題が出た時にはうまく答えられない可能性があります。
また、これを絵にするともっとわかりやすい例えとなります。
ある人が絵柄が特徴的なAさんの絵を沢山真似ていたとします。その後全く違うBさんの絵柄を学ぼうと真似をした時に、描くものに対してAさんの特徴が入ってきて、うまく絵柄を取り入れることができなくなるでしょう。
過適合を防ぐためには、機械学習モデルを訓練する際に、以下のような方法がよく用いられます。
- データセットの拡大: より多くのデータでモデルを訓練することで、モデルがより汎用的な特徴を学習するようにする。
- 正則化の使用: モデルの複雑さを制限することで、過適合を防ぐ。
- 早期停止 (Early Stopping): 訓練の過程でモデルの一般化能力が低下し始めたら、訓練を停止する。
過適合は機械学習における一般的な問題で、モデルの実用性を高めるためには重要な課題となっています。
