過適合

この機械学習モデルは訓練データには完璧に適合するが、未知のデータでは過適合の兆候が見られる。

過適合を防ぐため、データ拡張を行ったり、正則化の手法を取り入れたりする必要がある。

あまりに複雑なモデルを使うと、データに存在しないノイズまで学習してしまい、過適合を起こしやすい。