過学習

過学習（オーバーフィッティング）とは、AIモデルが学習データに過剰に適応してしまい、そのデータ特有のノイズや細かな特徴まで丸暗記してしまった状態を指す。この状態になると、学習データに対するスコアは非常に高くなるが、未知のデータ（テストデータ）に対する予測精度は著しく低下する。これを防ぐためには、学習データを増やす、モデルを単純化する、正規化やドロップアウトといった手法を用いるなどの対策が必要となる。