オーバーフィッティング(オーバーフィッティング)とは | 意味や読み方など丁寧でわかりやすい用語解説

オーバーフィッティングとは、機械学習モデルが訓練データに過剰に適合しすぎてしまい、未知のデータに対する予測や分類の性能が低下する現象を指す。これは、システムエンジニアが機械学習を用いたシステムを開発・運用する上で避けて通れない重要な課題の一つである。

概要

オーバーフィッティングは、モデルが訓練データに含まれる個々のノイズや例外的なパターンまでをも学習してしまい、本来の一般的な傾向や規則性を捉えられなくなる状態である。その結果、モデルは訓練データに対しては非常に高い精度を示すものの、一度も見たことのない新しいデータ、つまり実運用で遭遇するであろうデータに対しては正確な予測や分類ができなくなる。この状態を「汎化性能が低い」と表現する。機械学習モデルを構築する目的は、与えられたデータから普遍的な法則を学び、未知のデータにも適用できる汎用的な能力（汎化性能）を獲得することにあるため、オーバーフィッティングはモデルの実用性を大きく損なう問題となる。

詳細

オーバーフィッティングが発生する主な原因はいくつかある。第一に、モデルの複雑さが挙げられる。例えば、ニューラルネットワークの層が多すぎる場合や、決定木の深さが非常に深い場合など、モデルが訓練データの多様な特徴を細部にわたって表現する能力を持ちすぎていると、モデルは訓練データ内のノイズや偶然のパターンまで記憶しようとする。これにより、モデルは個々のデータポイントに「暗記」するような形で適合してしまい、データ全体の抽象的な構造を見失う。

第二に、訓練データの量が不足している場合や、訓練データに偏りがある場合もオーバーフィッティングの原因となる。モデルが十分な数の多様なデータを見ていないと、限られたデータの特徴に強く引っ張られてしまい、それが訓練データ固有の特性なのか、データ全体に共通する特性なのかを区別できなくなる。例えば、ある特定の条件下のデータばかりで学習したモデルは、異なる条件下のデータが入力された際に適切な判断を下せない可能性がある。訓練データに含まれるノイズや誤ったラベルがモデルに過剰に学習されることも、オーバーフィッティングの一因となる。モデルがこれらノイズまで「正しい」ものとして学習してしまうと、実際のデータには存在しない偽りのパターンに基づいて予測を行うようになる。

オーバーフィッティングが起こっているかどうかを検出する最も基本的な方法は、データを「訓練データ」と「テストデータ」に分割することである。モデルは訓練データのみを用いて学習し、学習後には一度も学習に使われなかったテストデータを用いて性能を評価する。もしモデルが訓練データに対しては非常に高い精度を示すにもかかわらず、テストデータに対する精度が著しく低い場合、オーバーフィッティングが発生している可能性が高いと判断できる。さらに信頼性の高い評価を行うためには、交差検定（クロスバリデーション）といった手法が用いられる。これはデータをいくつかの部分に分割し、それぞれを訓練用とテスト用に交代で用いることで、より安定したモデルの性能評価を行う方法である。

オーバーフィッティングを防ぎ、モデルの汎化性能を高めるための対策も多岐にわたる。まず、訓練データの量を増やすことが最も根本的な解決策の一つである。より多くの多様なデータを与えることで、モデルは個々のノイズに惑わされることなく、データ全体の真のパターンを学習できるようになる。既存のデータから少しずつ変更を加えた新しいデータを生成するデータ拡張（Data Augmentation）も有効な手段である。

次に、モデルの複雑さを調整する方法がある。例えば、ニューラルネットワークの層の数やユニット数を減らす、決定木の深さを制限するといったアプローチで、モデルの表現能力を意図的に抑える。これにより、モデルは細部のノイズに過剰に反応しなくなり、より大局的なパターンを捉えるようになる。

また、「正則化（Regularization）」という技術もよく用いられる。これは、モデルが複雑になることに対してペナルティを課すことで、過剰な適合を防ぐ手法である。具体的には、モデルのパラメータ値が大きくなりすぎるのを抑制することで、モデルの複雑さを調整し、汎化性能を高める効果が期待できる。

ディープラーニングなどの反復学習を行うモデルでは、「早期終了（Early Stopping）」も有効な対策である。これは、モデルを訓練していく過程で、訓練データに対する性能は向上し続けても、テストデータ（または別途用意した検証データ）に対する性能が改善しなくなった時点で訓練を打ち切る方法である。これにより、モデルが訓練データに過剰適合する前に学習を停止できる。

最後に、特徴量選択や次元削減もオーバーフィッティング対策として考えられる。これは、モデルにとって不要であったり、ノイズの原因となったりする特徴量を削除したり、データの次元を減らしたりすることで、モデルが学習すべき情報の量を減らし、より本質的なパターンに集中させる狙いがある。

オーバーフィッティングと対になる概念として「アンダーフィッティング」がある。これはモデルが単純すぎて、訓練データにすら十分に適合できず、学習不足の状態を指す。オーバーフィッティングとアンダーフィッティングはモデルの複雑さに関してトレードオフの関係にあり、システムエンジニアはこれら二つのバランスを適切に調整しながら、最適なモデルを構築する必要がある。