「過学習」の読み方・画数・意味
読み
画数
意味
機械学習モデルが訓練データに過剰に適合し、汎化性能が低下する現象
語源や由来
「過学習」は、機械学習や統計学の分野で用いられる用語で、モデルが訓練データに過剰に適合し、未知のデータに対する汎化性能が低下する現象を指す。語源は日本語で「過剰な学習」を意味する言葉から派生したと考えられるが、具体的な由来や初出は不明である。
「過学習」の例文と使い方
機械学習
このモデルは訓練データに対して過学習しているため、新しいデータに対する予測精度が低い。
過学習を防ぐために、正則化やドロップアウトなどの手法を検討してください。
データサイエンス
過学習を避けるために、クロスバリデーションを実施することが重要です。
クロスバリデーションを活用して、モデルの汎化性能を評価しましょう。
ビジネス
過学習を防ぐことで、ビジネス上の意思決定に役立つより信頼性の高いモデルを構築できます。
ビジネスアプリケーションでは、モデルの汎化性能を重視し、過学習に注意を払いましょう。
教育
学生に過学習の概念を理解させるために、実際のデータを使ったデモンストレーションを行いました。
教育現場では、過学習の具体的な例を示して、その重要性を伝えることが効果的です。
過学習は、モデルが訓練データに過剰に適合し、新しいデータに対する性能が低下する現象です。類似の概念として「バリアンスが高い」という表現もありますが、過学習は特に機械学習の文脈で使用されることが多いです。
各漢字の詳細
中国語発音
「過学習」を中国語で発音：