[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング23 (1002ﾚｽ)
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530(1): (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp0b-fr3H [126.33.145.118]) 2019/04/01(月)09:33 ID:OaSjmzA4p(1) AAS
知識も浅く初歩的な質問で申し訳ないのですが
モデルを作成/評価する際に訓練データに対してはaccuracyが90%、テストデータに対しては70%のように評価を算出すると思うのですが
未知のデータ(テストデータ)に対して評価させるというのは分かるのですが、訓練データに対する評価とはどういうことなのでしょうか？
教師あり学習であれば
このデータはこのラベル、というように紐付けて学習していると解釈しているのですが、
正解ラベルを受け取りながら学習してるのであればスコアは常に100%ではないのでしょうか？
訓練データに対するスコアとはそもそも何に対して評価されているものなのでしょうか？
長文申し訳ありません
533: (ﾜｯﾁｮｲ 9f77-zevi [115.38.57.176]) 2019/04/01(月)12:51 ID:R9+vLfTE0(1) AAS
>>530
線形回帰モデルで考えたら分かりやすい
点群を最小二乗法とかでフィッティングしてもすべてのデータを通るわけじゃないだろう
データの数だけモデルの自由度があれば誤差ゼロにできるけど汎用性があるとは言えない
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