最適なモデルを選ぶ:情報量規準のススメ
機械学習の目的は、未知のデータに対しても高い予測精度を持つモデルを構築することにあります。しかし、訓練データに完璧に適合したモデルを作ってしまうと、新しいデータに対してはうまく機能しないことがあります。これは「過学習」と呼ばれる問題です。
モデルの精度だけで判断すると、この過学習を見逃してしまう可能性があります。
過学習は、モデルが訓練データの特徴を細部まで記憶しすぎてしまい、新しいデータに一般化することができなくなるために起こります。訓練データに含まれるノイズや偏りまでも学習してしまうため、未知のデータに対しては正確な予測ができなくなるのです。
過学習を見抜くためには、訓練データとは別に検証データを用意することが重要です。モデルの学習には訓練データのみを使用し、学習が終わったモデルに検証データを入力して精度を測定します。もし、訓練データに対する精度に比べて、検証データに対する精度が著しく低い場合は、過学習が発生している可能性が高いと言えます。
過学習を防ぐためには、いくつかの方法があります。例えば、モデルの複雑さを調整する正則化や、訓練データの量を増やす、あるいはノイズや外れ値を取り除くといった方法が考えられます。
重要なのは、モデルの精度だけを見るのではなく、過学習の可能性も考慮することです。過学習を見抜くことで、より汎用性が高く、未知のデータに対しても精度の高いモデルを構築することができます。