Q85 — AWS AIF-C01 第3章

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モデルがトレーニングデータ上で良好な性能を示すが、未見のデータへの一般化ができない場合、これは何を示していますか？

正解: C. 過学習

解説

過学習とは、モデルがトレーニングデータに対して過度に複雑な学習を行い、ノイズや細部まで捉えてしまう状態であり、未見のデータへの一般化能力が低下します。モデルがトレーニングデータ上で優れた性能を示す一方で、新規データでは性能が劣る場合、過学習が発生しています。