機械学習の基礎比較問題
過学習（オーバーフィッティング）と未学習（アンダーフィッティング）の違いについて正しい説明はどれか。
A.過学習は訓練データへの適合度が低く、未学習は訓練データへの適合度が高い
✗ 逆です。過学習は訓練データへの適合度が高く、未学習は低いです。
B.過学習は訓練データに過度に適合して汎化性能が低下し、未学習はモデルの複雑度が不足して両者の性能が低い← 正解
✓ 正解です。過学習はモデルが複雑すぎてノイズまで学習し、未学習はモデルが単純で訓練・テストの両データに対応できません。
C.過学習はデータ不足が原因で、未学習は過度な正則化が原因である
✗ 過学習の原因はデータ不足ではなく複雑度過剰であり、未学習の原因は複雑度不足です。
D.過学習と未学習は本質的に同じ問題で、単に用語が異なるだけである
✗ 過学習と未学習は異なる問題で、バイアス・バリアンス トレードオフの両極に位置します。