問3 過学習の解消方法

ほかの選択肢が違う理由

• ア訓練データをテストに使うと、覚えた答えを確かめるだけになり、精度は高く見えます。過学習を見抜けなくなるだけで、解消にはなりません。
• ウモデルを複雑にすると、訓練データの細かい癖までさらに覚えやすくなります。過学習は悪化します。
• エ汎化性能は、未知のデータに対して正しく予測できる力です。過学習を解消するには、汎化性能を上げる必要があります。

仕組み

機械学習では、データを訓練用とテスト用に分け、テスト用のデータでの精度で本当の実力を測ります。訓練用だけ精度が高く、テスト用で低ければ過学習を疑います。

過学習への手当てには、データを増やす、モデルを簡単にする、学習を早めに止める、重みが大きくなりすぎないよう罰を与える (正則化) などがあります。