オーバーフィッティングは、関数が特定のデータセットに近すぎる場合に発生するモデリングエラーを指す統計で使用される用語です。その結果、過剰フィットは追加のデータに適合できない可能性があり、これは将来の観測を予測する精度に影響を与える可能性があります。

低エラー率と高い分散は、過剰適合の良い指標です。このタイプの動作を防ぐために、トレーニングデータセットの一部は、通常、過剰適合をチェックするための「テストセット」として脇に置かれます。

精度や損失などの検証メトリックをチェックすることにより、過剰適合を特定できます。検証メトリックは通常、モデルが過剰適合によって影響を受けると停滞するか、減少し始めるまで増加します。上昇傾向の間、このモデルは適切なフィットを求めており、達成されると、傾向が減少または停滞し始めます。

以下は、過剰適合を防ぐ方法のいくつかです。

1.より多くのデータを使用したトレーニング
2.データ増強
3.データの簡素化
4.アンサンミング
Overfitting is a term used in statistics that refers to a modeling error that occurs when a function corresponds too closely to a particular set of data. As a result, overfitting may fail to fit additional data, and this may affect the accuracy of predicting future observations.

Low error rates and a high variance are good indicators of overfitting. In order to prevent this type of behavior, part of the training dataset is typically set aside as the “test set” to check for overfitting.

Overfitting can be identified by checking validation metrics such as accuracy and loss. The validation metrics usually increase until a point where they stagnate or start declining when the model is affected by overfitting. During an upward trend, the model seeks a good fit, which, when achieved, causes the trend to start declining or stagnate.

Below are some of the ways to prevent overfitting:

1. Training with more data
2. Data augmentation
3. Data simplification
4. Ensembling