はい、なぜオーバーフィッティングが機械学習において望ましくない特性である理由の一般的な例を提供できます。

さまざまな課題や試験の学生の成績と、学習時間、睡眠時間などの他の関連情報で構成されるデータセットがあるとします。私たちの目標は、これらに基づいて学生の最終試験グレードを予測するために機械学習モデルをトレーニングすることです。要因。

特定のデータセットでモデルをあまりにもトレーニングし、それをオーバーフィットすると、モデルはトレーニングデータで非常にうまく機能する可能性がありますが、新しい目に見えないデータには一般化されない場合があります。これは、新しいデータを予測するときにモデルのパフォーマンスが低下することを意味します。これは、最終的にモデルにしたいことです。モデルが複雑すぎて、基礎となるパターンではなくデータのノイズのモデル化を開始すると、過剰適合が発生します。これにより、新しいデータでパフォーマンスが低下する可能性があります。

たとえば、特定のデータセットでモデルに過度にフィットした場合、基礎となる関係を表すものではないデータの特定のパターンを学習する場合があります。これにより、特定のデータセット内の学生の最終試験グレードを非常に正確に予測するモデルが得られる可能性がありますが、目に見えない新しい生徒の最終試験グレードを予測する場合はうまく機能しない可能性があります。
Yes, I can provide a general example of why overfitting is an undesirable property in machine learning.

Suppose we have a dataset that consists of student grades on various assignments and exams, along with other relevant information such as study hours, sleep hours, etc. Our goal is to train a machine learning model to predict a student's final exam grade based on these factors.

If we train our model too much on the given dataset and overfit it, the model may perform very well on the training data, but it may not generalize well to new, unseen data. This means that the model will perform poorly when making predictions on new data, which is ultimately what we want the model to do. Overfitting occurs when a model is too complex and starts to model the noise in the data rather than the underlying patterns, which can cause it to perform poorly on new data.

For example, if we overfit our model on the given dataset, it may learn the specific patterns in the data that are not representative of the underlying relationships. This could result in the model predicting the final exam grades of the students in the given dataset very accurately, but it may not perform well when predicting the final exam grades of new, unseen students.