ホーム / 機械学習の概要 / モデルの選択・評価 / 汎化性能153汎化性能機械学習の概要モデルの選択・評価汎化性能とは、モデルが未知データに対してどれだけ正しく予測できるかの能力のことです。汎化誤差が小さいほど汎化性能が高いといえます。訓練データを覚えるだけでなく、その奥にあるパターンをつかめているかを示す指標です。機械学習モデルの良し悪しを語るときに最も重要な概念で、学習・検証・テストの分け方や正則化はすべてこれを高めるための工夫です。