汎化性能

汎化性能は、モデルが実際の業務で役に立つかどうかを左右する性能です。学習に使ったデータでは高い精度が出ても、新しいデータで精度が大きく下がる場合は、学習データに合わせすぎた過学習の状態と考えられます。汎化性能を確かめるには、学習に使わなかった評価用のデータで精度を測ります。交差検証もそのための手法です。また、業務のデータの性質が学習したときから変わっていくと、運用の途中で精度が下がることもあります。導入時の評価だけで終わらせず、運用中も精度を定期的に確かめ、必要に応じて学び直す仕組みを用意しておくと安心です。