過剰適合

デジタル大辞泉

かじょう‐てきごう〔クワジヨウテキガフ〕【過剰適合】

読み方：かじょうてきごう

１ 統計学で、あるデータに統計モデルを適用させる際、独立変数が多すぎたり、モデルが複雑過ぎたりすること。見かけ上、データを正しく反映しているように見えるが、実際には誤った統計モデルを適用している場合がある。

２ ⇒過学習

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過剰適合

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2024/05/28 16:56 UTC 版)

過剰適合（かじょうてきごう、英: overfitting）や過適合（かてきごう）や過学習（かがくしゅう、英: overtraining）とは、統計学や機械学習において、訓練データに対して学習されているが、未知データ（テストデータ）に対しては適合できていない、汎化できていない状態を指す。汎化能力の不足に起因する。