汎化性能

モデル学習時に与えられた訓練データだけに対してだけでなく,未知の新たなデータの両方をうまく予測できる性能(能力)のことです。

例えば、天気を予測するモデルを作成した場合に、過去の学習した天気については当てられるものの、明日の天気は当てられないようなモデルでは使い物になりません。
このような状態は汎化性能が低いといいます。
このような事から、機械学習モデルはこの汎化性能(能力)を高めることが非常に重要で、そのために様々な手法が研究されています。


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