過学習の確認
ある分類モデルを学習したところ、訓練データの正解率は 99％、評価データの正解率は 70％だった。この状況の説明として、最も適切なものを1つ選べ。
- A
過学習が疑われ、モデルを単純にする、正則化を使う、データを増やすなどの対策がある。
- B
学習不足なので、訓練データをさらに繰り返し学習すれば解決する。
- C
評価データの正解率が低いほど、モデルは優れている。
- D
訓練データの正解率が高いので、このまま実運用して問題ない。
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正解：A
訓練データでの精度は高いのに評価データでの精度が低いのは、過学習のサイン。モデルを単純にする、正則化、データを増やすなどで対処する。
- A
正しい。訓練データと評価データの差が大きいことが、過学習のサイン。
- B
誤り。訓練データでは十分に高い精度が出ている。
- C
誤り。高いほど良い。
- D
誤り。未知のデータへの性能は評価データで確認する。
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