アンダーフィッティング（過少適合）

term_id: underfitting

Category: training_techniques

Definition

アンダーフィッティングは、統計モデルや機械学習アルゴリズムが入力から出力へのマッピング関数を正確に近似できない場合に発生します。これは通常、モデルが複雑すぎるデータに対して単純すぎることが原因で起こります。

Summary

機械学習モデルが訓練データの潜在的な傾向を捉えられない状態。

Key Concepts

バイアス・バリアンストレードオフ
モデルの複雑さ
訓練誤差
特徴量エンジニアリング

Use Cases

モデル性能の不良診断
ハイパーパラメータの調整
適切なアルゴリズムの選択