機械学習に関する用語 汎化誤差を理解する：機械学習における鍵
-汎化誤差とは何か？-
機械学習の文脈において、「汎化誤差」とは、モデルが未知のデータに対してどれほどうまく動作するかを示す指標です。つまり、学習中に使用されたデータセットでは優れた性能を発揮するモデルでも、それ以外のデータに対しても同様の性能を発揮できるかどうかを表します。これは、モデルの真の能力、すなわち未知のデータに対する予測力を評価する上で重要な指標となります。汎化誤差が大きい場合、モデルは学習したデータに適合しすぎており、新しいデータに対してはうまく動作しない可能性があります。したがって、機械学習では汎化誤差を低く抑えることが重要であり、そのためには適切なモデルの選択、ハイパーパラメータの最適化、正則化手法の適用などのテクニックが使用されます。