英単語えいたんご英検えいけん準じゅん1級きゅう

overfitting

オーバーフィッティング/ˌoʊvərˈfɪtɪŋ/名詞めいし

意味いみ

1
（機械きかい学習がくしゅう・統計とうけい）過か学習がくしゅう、過剰かじょう適合てきごう。訓練くんれんデータに合あわせすぎて未知みちのデータでは精度せいどが落おちる状態じょうたいノイズまで覚おぼえ込こんでしまうのが本質ほんしつ。

例文れいぶん

Adding too many variables to the model led to overfitting.
モデルに変数へんすうを増ふやしすぎたことが過か学習がくしゅうを招まねいた。
Overfitting makes a model look accurate on old data but useless on new data.
過か学習がくしゅうは、古ふるいデータでは正確せいかくに見みえても新あたらしいデータでは役やくに立たないモデルを生うむ。

よく使つかう形かたち・コロケーション

prevent overfitting（過か学習がくしゅうを防ふせぐ）
risk of overfitting（過か学習がくしゅうのリスク）
overfitting the training data（訓練くんれんデータへの過剰かじょう適合てきごう）

類義語るいぎご

overtraining

反意語はんいご

underfittinggeneralization

ニュアンス・使つかい分わけ

overfitting は「木きを見みて森もりを見みず」のように、データに含ふくまれる偶然ぐうぜんの揺ゆらぎ（ノイズ）まで学習がくしゅうしてしまい本質ほんしつ的てきな規則きそく性せいを捉とらえられなくなる現象げんしょう。逆ぎゃくに単純たんじゅんすぎて規則きそく性せいすら捉とらえられない状態じょうたいが underfitting で、両者りょうしゃのバランスをとる作業さぎょうが機械きかい学習がくしゅうの核心かくしんとされる。動詞どうしは overfit。AI・データサイエンス文脈ぶんみゃくの専門せんもん語ごで、日常にちじょう会話かいわではまず使つかわない。

語源ごげん・由来ゆらい

over（過度かどに）+ fit（適合てきごうさせる）+ -ing。「合あわせすぎること」の意いで、統計とうけいモデルが文字もじどおりデータに過度かどにフィットする様子ようすから。

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