機械学習における過学習とその対策方法
データの不均衡: 過学習の原因の一つは、訓練データの不均衡です。訓練データに偏りがある場合、モデルはその偏りを捉えようとしてしまい、一般化性能が低下します。データをバランスさせるために、アンダーサンプリングやオーバーサンプリングなどの手法を使用することがあります。>>More
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Rでモデルを評価する方法
混同行列（Confusion Matrix）の作成: モデルの分類の正確さを評価するために、混同行列を作成することができます。以下は、caretパッケージを使用して混同行列を作成する例です。>>More