学習結果の評価

過学習 : 学習データに適合し過ぎる学習をしてしまうこと
例: 学習データはサンプリング (母集団の性質を学習したい...)
「母集団に共通な性質」ではなく、「学習データ固有の性質」を学習する
例: 学習データは誤差を含む (滑らかな関数が、ぎざぎざになる)
目的の関数ではなく、学習データの「誤差」を再現する形で学習する
過学習の計測
学習に利用するデータと独立な評価手段が必要
学習結果を評価するデータは、学習そのものには使わない
学習データの分割と評価用データ
学習データを、学習用と評価用に分けておく ( 例: 8:2 )