訓練誤差は 学習データへの当てはまり 汎化誤差は 未知データへの当てはまり 訓練誤差は 学習データでの誤り モデルがどれだけ 再現できるか 学習中 訓練誤差は 小さくなるよう更新される 汎化誤差は 未知データでの誤り 過学習は過剰適応 訓練誤差は小さいが 汎化誤差は大きい 未学習は訓練誤差も 汎化誤差も大きい 良いモデルは訓練誤差も 汎化誤差も小さい バイアス・バリアンス バランス重要 単純すぎると未学習 複雑すぎると過学習 モデル選択は 汎化誤差を指標に 正則化や クロスバリデーションで防ぐ 訓練誤差は 学習データへの当てはまり 汎化誤差は 未知データへの当てはまり
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