過学習を防ぐ正則化機械学習では、過学習を防ぐ手段として正則化が行われることが多い 機械学習でよく用いられる正則化には、L1正則化とL2正則化がある 過学習は未知のデータに対応できない原因をつくる 機械学習では大量のデータを扱いますが、偏り過ぎたデータにまで必要以上に対応してしまうという「過学習」の状態に陥る事があります。過学習の状態は、与えた学習データに対しては小さな誤差となるモデルが構築できています。ただし、ごく一部の例外的な学習データに過度に対応したモデルとなっているために、構築した学習モデルを未知データに適用すると必ずしも適切な予測値を返さない状態となります。学習データの中のごく一部の例外的なデータに過度に適用したモデルが構築されている状態ということで「過学習」といいます。 そのため、機械学習では過学習になるのを防ぐために、極端な重みのデータに対してペナルティを与える正則化が用いられます。 過学習を防
