| 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）。 |
| 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 |