機械学習の評価比較
モデル評価で「過学習（Overfitting）」と「過小学習（Underfitting）」が発生した場合、訓練データと検証データでのスコア差はどのように異なるか？
A.過学習では訓練スコアが大きく高く、過小学習では訓練スコアと検証スコアが両方低い← 正解
✓ 正解です。過学習は訓練データに過適応し訓練スコア > 検証スコア、過小学習はモデルが単純すぎて両方低スコアになります。
B.過学習では両データでスコアが低く、過小学習では訓練スコアが高い
✗ 説明が逆です。過学習では訓練スコアが高く検証スコアが低い傾向です。
C.過学習と過小学習では差別化できず、スコアの差は同じ傾向を示す
✗ 過学習と過小学習は異なる特性を示します。スコアの差で診断できます。
D.過小学習では訓練スコアが大きく高く、過学習では両データでスコアが低い
✗ これは逆の説明です。過学習の方が訓練スコアと検証スコアの差が大きくなります。
この問題のポイント
過学習は訓練データに過適応し訓練スコア > 検証スコア、過小学習はモデルが単純すぎて両方低スコアになります。
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