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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
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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
どのメトリックが最適なのは、種類のタスクに依存します。（バイナリ）分類または生成タスクであるかどうか。
 
（バイナリ）分類タスクの場合、良い選択は$ f_1 $ -Scoreです。$ \ frac {2} {\ frac {1} {\ text {precision}}+\ frac {1} {\ text {recall}}} $によって計算されます。ポジティブと精度を見つけることは、正しい場合の肯定的な予測の数の尺度です。したがって、高いリコールは、多くのポジティブが正しく分類され、高い精度がポジティブとして分類されたのは少数しかないことを意味することを意味します。

AUC（曲線下の面積）、MSE（平均Squarederror）、カテゴリー的な交差点など、さらに多くのメトリックがあり、あなたとあなたの特定のタスクに最適なものを試してみる必要があります。