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過学習は、関数が限られたデータ点のセットに近すぎるときに発生するモデリング エラーです。過剰適合とは、新しいデータに対するモデルのパフォーマンスに悪影響を与えるほど、トレーニング データを適切にモデル化しすぎたモデルを指します。過学習の最も明白な結果は、検証データセットのパフォーマンスの低下です。その他のマイナスの影響としては、最適な関数よりも検証データセット内の各項目について多くの情報が必要になるため、関数の移植性が低下すること、および過適合された機械学習モデルのトレーニング セットから個々のトレーニング インスタンスの詳細を再構築する可能性が挙げられます。過剰適合は機械学習とデータ サイエンスにおける一般的な問題であり、相互検証、正則化、早期停止などの手法を使用することで防止できます。
Overfitting is a modeling error that occurs when a function is too closely fit to a limited set of data points. Overfitting refers to a model that models the training data too well, to the extent that it negatively impacts the performance of the model on new data. The most obvious consequence of overfitting is poor performance on the validation dataset. Other negative consequences include the need for more information about each item in the validation dataset than does the optimal function, making the function less portable, and the possibility of reconstructing details of individual training instances from an overfitted machine learning model's training set. Overfitting is a common problem in machine learning and data science, and it can be prevented by using techniques such as cross-validation, regularization, and early stopping.