未学習とは
未学習（Underfitting）は、機械学習モデルが訓練データの特徴やパターンを十分に捉えきれておらず、訓練データに対してもテストデータに対しても精度が低い状態のことです。
未学習の概要と発生原因
未学習（Underfitting）は、機械学習モデルがデータに過剰に単純化されてしまっている状態を指します。
これは、モデルがデータに存在する複雑な関係性を学習するのに十分な能力を持っていない場合に発生します。例えるなら、まだ足し算しか知らない子どもに、分数や二次方程式の解き方を教えようとしている状態に似ています。
主な原因は、モデルの表現能力が低いこと、または訓練が不十分であることです。
1. モデルの選択ミス
- 概要: 複雑なデータに対して、ロジスティック回帰のような単純なモデルを使用すると、未学習が発生しやすくなります。
- 例: 非線形な関係を持つデータに線形モデルを適用すると、モデルはデータの傾向をうまく捉えられず、予測精度が低くなります。
2. 訓練不足
- 概要: モデルの訓練が早すぎる段階で停止した場合、データから十分な情報を学習できていないことがあります。
- 例: 少ないエポック数で訓練を終えた場合、モデルはまだ最適解にたどり着いておらず、未学習の状態になります。
未学習と過学習の違い
未学習と対比される概念が過学習（Overfitting）です。過学習は、モデルが訓練データに適合しすぎ、そのノイズや個別の特徴まで学習してしまい、新しいデータに対する予測能力が失われる現象です。
| 特徴 | 未学習（Underfitting） | 過学習（Overfitting） |
| 訓練データの精度 | 低い | 高い |
| テストデータの精度 | 低い | 低い |
| 主な原因 | モデルが単純すぎる、訓練が不十分 | モデルが複雑すぎる、データ量が少ない |
未学習のモデルは、訓練データとテストデータの両方で高い誤差率を示します。一方で、過学習のモデルは、訓練データでは非常に高い精度を出すものの、テストデータでは精度が大きく低下します。
未学習の改善策
未学習の状態を改善するためには、以下のようなアプローチを試みます。
- モデルの複雑性を上げる: ニューラルネットワークの層の数を増やしたり、決定木の深さを深くしたりすることで、モデルの表現能力を向上させます。
- 訓練時間を増やす: エポック数や訓練の回数を増やし、モデルがデータをより深く学習できるようにします。
- 特徴量の追加: モデルに新しい入力データ（特徴量）を追加することで、データが持つ情報をより多く提供します。
- 正則化の緩和:
- 正則化は過学習を防ぐための手法ですが、強すぎるとモデルの学習能力を抑制し、未学習を引き起こすことがあります。正則化のパラメータを調整して緩和します。
未学習は、モデルの訓練プロセスにおいて、まず最初に解決すべき問題であり、これを解消した上で、次に過学習の防止へと進むのが一般的です。
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