問題
訓練誤差と汎化誤差に関する説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ。
- A. 訓練誤差は訓練データに対する予測誤差である
- B. 汎化誤差は未知データに対する予測誤差に関する考え方である
- C. 訓練誤差が小さくても、汎化誤差が大きい場合がある
- D. 訓練誤差が小さければ、汎化誤差も必ず小さい
モデルの選択・評価
G検定 実践演習の問題です。解説付きで個別に学習できます。
解説（正解: D）
正解はD。訓練誤差が小さいことは、訓練データにうまく適合していることを示すが、未知データでもよい性能を出すとは限らない。過学習では訓練誤差は小さい一方で汎化誤差が大きくなる。AからCは訓練誤差と汎化誤差の関係を適切に説明している。