未学習 — Termwire

モデルが単純すぎて、学習データに含まれる規則性すら十分に捉えられていない状態。

過学習とは逆に、モデルの表現力が不足していたり学習が十分でなかったりして、学習に使ったデータに対してすら精度が低いままの状態を指す。データの本質的なパターンを学び切れていない。

モデルの複雑さや学習量を調整しながら、過学習と未学習のバランスの取れた状態を目指すのが機械学習の基本的な作業になる。