過学習
過学習とは？
過学習とは、機械学習モデルが訓練データに対して過剰に適合してしまい、未知のデータに対する予測性能が低下する現象を指します。モデルが訓練データに含まれるノイズや異常値まで学習してしまうことが原因で、汎化能力が失われることが問題となります。
過学習が発生する主な原因は、モデルが複雑すぎる、訓練データが不足している、または訓練データに偏りがあるなどがあげられます。例えば、ニューラルネットワークの層が深すぎたり、決定木の分岐が細かすぎたりすると、モデルは訓練データに特有のパターンを過剰に学習してしまいます。また、訓練データの量が少ない場合や、特定のクラスのデータが極端に少ない場合も、モデルは偏った学習をしてしまい、過学習を引き起こしやすくなります。
過学習を防ぐためには、いくつかの対策が考えられます。
まず、モデルの複雑さを適切に調整することが重要です。例えば、ニューラルネットワークであれば層の数を減らしたり、決定木であれば分岐の深さを制限したりすることで、モデルが過剰に複雑になるのを防ぐことができます。
次に、より多くの訓練データを収集することも有効です。データ量を増やすことで、モデルはより一般的なパターンを学習し、ノイズに影響されにくくなります。
また、正則化という手法も有効です。正則化は、モデルのパラメーターに制約を加えることで、複雑なモデルを抑制し、汎化性能を高める効果があります。
さらに、交差検証という手法も過学習の検出に役立ちます。交差検証では、データを複数のグループに分割し、一部を訓練データ、残りを検証データとして使用します。このプロセスを繰り返すことで、モデルの汎化性能をより正確に評価することができます。
もし、訓練データに対する性能は高いのに、検証データに対する性能が低い場合は、過学習が発生している可能性が高いと判断できます。
過学習は、機械学習モデルの性能を大きく左右する重要な問題です。適切な対策を講じることで、モデルの汎化能力を高め、未知のデータに対しても高い予測性能を発揮できるようになります。
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監修
林 栄一
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