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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
焦点を合わせるメトリックは、達成しようとしているデータマイニングの目標によって異なります。交差検証を使用して、過度にフィッティングが行われているかどうかを検出することが重要です。相互検証はデータセットを取り、それをランダムに分割（または層別サンプリングを使用して）複数の検証データセットに分割します。次に、モデルはこれらの検証セットを使用して予測を作成し、各データセットのメトリックを計算します。過剰適合が発生した場合、これらの検証データセット間のモデルのメトリックは大幅に異なります。それが行われない場合、検証データセット間のメトリックは類似している必要があります。