問題
過学習とは、訓練用データの細部に合わせすぎた結果、新しいデータでの予測力が落ちる現象である。
正解: ○
TF-044 · モデルの選択・評価
G検定の一問一答模擬問題です。解説付きで個別に学習できます（公式の過去問ではありません）。
解説
過学習では訓練データ上の誤差は小さいが、汎化性能が低くなる。正則化、交差検証、早期終了、データ拡張などが対策として使われる。
G検定の一問一答模擬問題です。解説付きで個別に学習できます（公式の過去問ではありません）。
過学習とは、訓練用データの細部に合わせすぎた結果、新しいデータでの予測力が落ちる現象である。
正解: ○
過学習では訓練データ上の誤差は小さいが、汎化性能が低くなる。正則化、交差検証、早期終了、データ拡張などが対策として使われる。