AIソリューションの実装とユースケース定義問題
機械学習における「過学習（Overfitting）」とは何か、最も適切に説明しているものはどれですか？
A.モデルが学習データに対して誤差が大きく、未知のデータでも精度が低い状態
✗ これは「過小学習（Underfitting）」の説明です。過学習では学習データへの適合は高くなります。
B.モデルが学習データに過剰に適合し、未知のデータに対して汎化性能が低い状態← 正解
✓ 正解です。過学習とはモデルが学習データのノイズまで記憶し、未知データへの汎化性能が低下した状態です。
C.モデルの学習が途中で停止し、最適なパラメータに収束できない状態
✗ これは学習の収束失敗に関する説明であり、過学習とは異なる概念です。
D.モデルが学習データと未知のデータの両方に対して均等に高い精度を持つ状態
✗ これは理想的な汎化状態の説明であり、過学習の定義とは正反対です。