装着不足とオーバーフィッティングの違いは何ですか
装着と過剰装着は、モデルトレーニングプロセス中に発生する問題です。

モデルが単純すぎて、トレーニングデータのパターンを正確にキャプチャできない場合、不足が発生します。その結果、このモデルは、トレーニングデータと新しい目に見えないデータの両方でパフォーマンスが低くなります。不足は、多くの場合、十分な機能やモデルの複雑さがないことが原因です。

モデルがトレーニングデータの観測数に対してパラメーターが多すぎると過剰適合が発生し、基礎となるパターンを学習するのではなく、トレーニングデータを記憶し始めます。これにより、トレーニングの精度が高くなりますが、目に見えないデータの一般化パフォーマンスが低下します

適合と過剰適合を防ぐには、モデルの複雑さとトレーニングデータの量の間でバランスをとる必要があります。相互検証、正則化、早期停止などの手法も、過剰適合を防ぐのに役立ちます。