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'''【 かがくしゅう (over-fitting) 】''' 判別問題や予測問題において, サンプル数に比べてサンプルの説明変数の個数が多い場合や, 予測モデルに複雑過ぎる関数を想定した場合, サンプルに対してはよくあてはまるモデルは構築されるが, 未知のサンプルに対する予測の精度が極めて悪化することがある. このような状況を過学習と呼ぶ.
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