過学習（オーバーフィッティング）とは？

過学習（オーバーフィッティング）の概要

学習データに過度に適合し、新しいデータに対する予測精度が低下する現象。モデルの汎化性能を損なう代表的な問題です。

ビジネスでの活用

「テストではうまくいくのに実運用で精度が出ない」という症状の多くが過学習に起因します。

導入・活用のポイント

データの分割（訓練用・検証用・テスト用）、正則化、交差検証などの対策が必要です。