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    njamota
    njamota 例えば多項式モデルを考える時、次数をむやみに上げるとノイズにまでフィッティングして(過学習)、汎化性能(未知のデータを予測する能力)が下がる、という話。

    2021/03/11 リンク

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    rushow
    rushow 集めたデータがモデルを表現するために十分な情報量を内包しているならその先はこれでOKなんだけど、集めたデータが本当に十分か?という点は実務における難しさなのよねぇ...。

    2019/07/24 リンク

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    bulldra
    bulldra “「学習モデルへの当てはまりは必ずしも良くないものの未知データ(テストデータ)への当てはまりが良い」ことを「汎化性能(汎化能力:generalization)」と呼びます。”

    2017/07/25 リンク

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    hiddy216
    hiddy216 改めて読んだらとても良かった

    2016/12/05 リンク

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    call_me_nots クロスバリデーションについて

    2016/04/15 リンク

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    「そのモデルの精度、高過ぎませんか?」過学習・汎化性能・交差検証のはなし - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

    今年の1月にこんな話題を取り上げたわけですが。 この記事の最後にちょろっと書いた通り、実際にはこう...

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