1.機械学習において、過剰フィットとはどういう意味ですか？

a）モデルは一般化されています
b）モデルは一般化する代わりに記憶しています
c）モデルは、完璧になるまで検証データにわずかに調整しています
d）モデルはデータのパターンを認識できません

回答：b

 1.モデルは検証データに過度に適合できますか？

a）はい、それは可能です
b）いいえ、それは不可能です
c）モデルの複雑さに依存します
d）検証セットのサイズに依存します

回答：a

 3.モデルが検証セットに近づくとどうなりますか？

a）モデルは新しいデータに対してよりよく一般化されます
b）新しいデータでモデルのパフォーマンスが悪くなります
c）モデルは、検証セットと同様に新しいデータでも実行されます
d）モデルは何も正確に予測できません

回答：b

4.モデルは検証セットにどのように過度に適合しますか？

a）トレーニングセットに調整することにより
b）検証セットにあまりにも多くを一般化することにより
c）一般化する代わりに検証セットを覚えることによって
d）複雑なアルゴリズムを使用する

回答：c
1. What does over-fitting mean in machine learning?

A) The model is generalizing
B) The model is memorizing instead of generalizing
C) The model is adjusting itself slightly to validation data until it is perfect
D) The model is failing to recognize patterns in the data

Answer: B

 1. Can a model over-fit to validation data?

A) Yes, it is possible
B) No, it is not possible
C) It depends on the complexity of the model
D) It depends on the size of the validation set

Answer: A

 3. What can happen if a model over-fits to the validation set?

A) The model will generalize better to new data
B) The model will perform worse on new data
C) The model will perform just as well on new data as on the validation set
D) The model will not be able to predict anything accurately

Answer: B

4. How does a model over-fit to the validation set?

A) By adjusting itself to the training set
B) By generalizing too much to the validation set
C) By memorizing the validation set instead of generalizing
D) By using a complex algorithm

Answer: C