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この動画では、この過学習について解説していきます！

機械学習の手法を使ってモデルを構築して予想精度を算出する時に注意しなくてはいけないのが過学習という概念。

過学習をしっかり理解してモデル構築を行わないと、一見精度が良さそうなのに実際に将来のデータを予測すると全く当たらないという結果になりかねません。

ここで過学習に関してしっかり理解しておきましょう！

この動画では過学習について2つのパートに分けて解説していきます。
・過学習とは
・過学習を回避する様々な方法

【視聴ガイド】
01:04 過学習とは
03:08 過学習を回避する様々な方法
03:33 学習データと検証データに分けて検証を行う
06:14 AICやBICなどの情報量基準を用いる方法

【この動画で覚えて帰って欲しいコト】
・過学習とは、手元にあるデータだけにピッタリ合い将来のデータに対して全く合わないモデルを作ってしまうこと
・過学習を避けるためには学習データと検証データに分けてバリデーションすることが行われる
・AICやBICなどの情報量基準を用いる方法など他にも回避方法はいくつかある

サイトの方でもっと踏み込んだ説明やプログラミング実装をおこなっています。URLを記載しておくのでぜひのぞいてみてください！

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