リンク Wikipedia 過剰適合 過剰適合(かじょうてきごう、英: Overfitting)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。 機械学習の分野では過学習とも呼ばれる。過剰適合の 2 users 23
![上司のおっさんに「月を入力すると日数が出るようにするにはどうすれば?」と聞かれたのでコレを教えてあげた心温まる話 - Togetter](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/475245f744f2d5b1cfd26f84a5c76b36789f6527/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs.togetter.com%2Fogp2%2F470c666f64a5799e402ce0b691fe3095-1200x630.png)