なぜ過剰適合が望ましくない財産なのかという一般的な例を教えてください。
機械学習モデルが過度に複雑であるか、特定のデータセットでトレーニングが多すぎる場合、過剰適合が発生し、目に見えないデータに適していないトレーニングデータのモデル学習パターンが生じます。これにより、新しいデータの予測を行うために使用されると、モデルのパフォーマンスが低下する可能性があります。この例は、非常に複雑な猫の画像のデータセットで訓練されたモデルである可能性があるため、トレーニングセットで個々の猫を認識することが学習されていますが、一般的に猫を認識できないため、作るために使用されるとパフォーマンスが低下します。猫の画像の新しいデータセットの予測。