データ資格 模擬試験

DS検定 模擬試験 第1回 問38・データサイエンス（モデル化（回帰・分類・機械学習・深層学習・強化学習））

過学習

1. A

   訓練データでも検証用のデータでも、誤差が同じくらいに大きい状態

2. B

   訓練データの誤差より、検証用のデータの誤差のほうが小さくなる状態

3. C

   訓練データでは誤差が小さいが、検証用のデータでは誤差が大きくなる状態

4. D

   検証用のデータが訓練に混ざり、検証の誤差が実際より小さく出る状態

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正解：C

過学習は、訓練データの細かな癖まで覚えて訓練の誤差は小さいのに、未知のデータでは誤差が大きくなる、汎化できていない状態。両方の誤差が大きい学習不足や、検証データが訓練に混ざるリークと区別する。

検証用データの誤差が増え始めたところから、過学習が始まる。

• A

  誤り。学習不足(未学習)の状態。

• B

  誤り。偶然そうなることはあるが、過学習の特徴ではない。

• C

  正しい。訓練データに合わせすぎて、未知のデータに汎化できていない。

• D

  誤り。データの漏えい(リーク)で、過学習とは別の問題。

学習のポイント：過学習は、訓練の誤差と検証の誤差の差で見つける。

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