問題 No.574
機械学習モデルにおいて、モデルが複雑すぎて学習データに過剰適合している状態（バイアスが低くバリアンスが高い状態）を何と呼ぶか。
【正解の解説】
過学習（Overfitting）
過学習(Overfitting)とは、学習データにあまりに特化しすぎて、未知のデータに対して正しく対応できなくなる状態のことです。
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【その他の選択肢の解説】
未学習（Underfitting）
未学習（Underfitting）とは、モデルが単純すぎて、データの特徴をうまく捉えきれず、結果が的外れになる状態のことです。
勾配消失
勾配消失は、深いネットワークの学習時に誤差の情報がうまく伝わらなくなり、学習が止まってしまう現象です。
次元の呪い
次元の呪いとは、データの種類（次元数）が増えるほど、必要なデータ量が指数関数的に増え、学習が困難になる現象です。