過剰フィッティングとは、モデルが一般化する代わりに記憶していることを意味します。モデルは、検証セットが完全になるまで少し調整することにより、検証データに過剰に輝く可能性がありますが、他のモデルは完璧になるまで失敗します。
1.機械学習において、過剰フィットとはどういう意味ですか？

a）モデルは一般化されています
b）モデルは一般化する代わりに記憶しています
c）モデルは、完璧になるまで検証データにわずかに調整しています
d）モデルはデータのパターンを認識できません

回答：b

 1.モデルは検証データに過度に適合できますか？

a）はい、それは可能です
b）いいえ、それは不可能です
c）モデルの複雑さに依存します
d）検証セットのサイズに依存します

回答：a

 3.モデルが検証セットに近づくとどうなりますか？

a）モデルは新しいデータに対してよりよく一般化されます
b）新しいデータでモデルのパフォーマンスが悪くなります
c）モデルは、検証セットと同様に新しいデータでも実行されます
d）モデルは何も正確に予測できません

回答：b

4.モデルは検証セットにどのように過度に適合しますか？

a）トレーニングセットに調整することにより
b）検証セットにあまりにも多くを一般化することにより
c）一般化する代わりに検証セットを覚えることによって
d）複雑なアルゴリズムを使用する

回答：c