Overfitting

過学習とは？原因・見抜き方・対策をわかりやすく解説【機械学習】

過学習（オーバーフィッティング）とは、AIが学習データを覚えすぎて未知のデータで精度が落ちる現象。丸暗記のたとえで原因を解説し、データ分割による見抜き方、早期終了・正則化などの対策、LLM時代のベンチマーク汚染、実務で過学習を仕組みで防ぐワークフローまでを整理する。