機械学習は、データからパターンを学習し、未知のデータに対する予測を行うための強力なツールですが、その性能は多くの要因に左右されます。機械学習モデルの性能を理解するために重要な概念の1つが「誤差」です。誤差は主に3つの要素で構成されており、それぞれ「バイアス」、「バリアンス」、「ノイズ」と呼ばれます。この記事では、これらの誤差について具体的な例を交えて説明します。 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); バイアス(Bias) バイアスは、モデルがデータに対して過度に簡単な仮説を持つことから生じる誤差です。高いバイアスを持つモデルは、デ…