)が、新たに追加されたデータに対しては一般化(generalize)されていない(例:住宅価格を予測出来ない)。variance”という。・過学習は線形回帰だけでなくロジスティック回帰でも発生する。過学習に対処(addressing)するには?・変数が少ない場合は実際にプロットしてみて歪な形をしていれば、過学習であると分かるが、変数が多い場合は分からない。・対処の方法(Option)は以下の2種類ある。1.特性(feature)の数を減らす・どの特性を使うか、手動で選ぶ。algorithm)を適用して、自動的に残す/残さない特性を選択する。(後の週で実施)・ただ、特性を減らすということは情報量が減ることと同義。大きさ/値(magnitude/values)を減らす。・多くの特性がある場合に効果的に作用する。それぞれの特性がyを推測するのに貢献する。