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【 「undertraining」又はそれに関連する用語の意味 】
出典: 過剰適合 『フリー百科事典 ウィキペディア日本語版(Wikipedia)』 最終更新 2019年12月1日 (日) 22:34 UTC、URL: https://ja.wikipedia.org/

 過剰適合(かじょうてきごう、英: overfitting)や過適合(かてきごう)や過学習(かがくしゅう、英: overtraining)とは、統計学や機械学習において、訓練データに対して学習されているが、未知データ(テストデータ)に対しては適合できていない、汎化できていない状態を指す。汎化能力の不足に起因する。
 その原因の一つとして、統計モデルへの適合の媒介変数が多すぎる等、訓練データの個数に比べて、モデルが複雑で自由度が高すぎることがある。不合理で誤ったモデルは、入手可能なデータに比較して複雑すぎる場合、完全に適合することがある。
 対義語は過少適合(かしょうてきごう、英: underfitting)や過小学習(かしょうがくしゅう、英: undertraining)。

【undertrainingの同義語と関連語 】
< 1 >
同義語・類義語 関連語・その他
過剰適合 過小適合
かじょうてきごう かしょうてきごう
overfitting underfitting
over-fitting 過小学習
óuvərfítiŋ かしょうがくしゅう
オウヴァーフィデング undertraining
オーバーフィティング
過適合
かてきごう
過学習
かがくしゅう
overtraining
over-training
ouvərtreíniŋ
オウヴァー トゥレイニング
オウヴァー・トゥレイニング
オーバー トレーニング
オーバー・トレーニング













































更新日:2022年 2月 7日


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