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装着不足とオーバーフィッティングの違いは何ですか
gpt
装着と過剰装着は、モデルトレーニングプロセス中に発生する問題です。

モデルが単純すぎて、トレーニングデータのパターンを正確にキャプチャできない場合、不足が発生します。その結果、このモデルは、トレーニングデータと新しい目に見えないデータの両方でパフォーマンスが低くなります。不足は、多くの場合、十分な機能やモデルの複雑さがないことが原因です。

モデルがトレーニングデータの観測数に対してパラメーターが多すぎると過剰適合が発生し、基礎となるパターンを学習するのではなく、トレーニングデータを記憶し始めます。これにより、トレーニングの精度が高くなりますが、目に見えないデータの一般化パフォーマンスが低下します

適合と過剰適合を防ぐには、モデルの複雑さとトレーニングデータの量の間でバランスをとる必要があります。相互検証、正則化、早期停止などの手法も、過剰適合を防ぐのに役立ちます。
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過度にフィットしているかどうかを検出するために最も重要なメトリックはどれですか？
gpt
これまでに見たことのないデータポイントに導入された場合、トレーニング中に高い精度を報告しているにもかかわらず、過剰搭載モデルのパフォーマンスが非常に低下します。この傾向を観察できる場合、過剰適合が起こっていると仮定しても安全です。
それは構造に大きく依存していますが、一般に、データポイントの数と自由度の間に線形関係を持つことは賢明であると見られています。