汎化性能

汎化性能は、機械学習のモデルが、学習に使っていない未知のデータに対して、どれだけ正しく予測できるかという性能です。

■ 試験で押さえるポイント

• データを学習用、検証用、テスト用に分け、テスト用は最後の評価だけに使います。

• 交差検証は、データを分割して学習と検証を繰り返し、平均で評価する方法です。

• テスト用データを見てモデルを調整すると、正しく評価できなくなります。

■ 選択肢での判断ポイント

学習データでの性能ではなく、未知のデータでの性能です。