問題 No.4035
機械学習を用いた売上予測モデルの構築において、訓練データに対しては非常に高い予測精度を示したものの、未知のデータであるテストデータに対しては予測精度が著しく低下する現象が見られた。この現象を指す用語として、最も適切なものはどれか。
【正解の解説】
過学習
これは学校の試験勉強で、過去問の答えを丸暗記してしまい、少し数字や聞き方が変わった初見の問題が全く解けなくなってしまう状態と同じです。機械学習モデルが柔軟な考え方を忘れて、目の前のデータにこだわりすぎた結果として引き起こされます。
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【その他の選択肢の解説】
正則化
過学習を引き起こす原因である「覚える必要のない枝葉末節のルール」を取り除くためのブレーキのような役割を果たします。過学習そのものの現象を指す言葉ではなく、それを防ぐための対策手法である点に注意が必要です。
最適化
AIが賢くなるための学習作業そのものを指しており、テストデータで失敗する現象の名前ではありません。この最適化をやりすぎて訓練データに合わせ込みすぎると、結果的に過学習を招いてしまうという関係性にあります。
汎化
問題文ではテストデータに対して精度が低下しているため、まさに「汎化能力が低い（不足している）」状態を指しています。用語としては、汎化能力そのものではなく、それが失われて失敗している現象名が問われています。