モデル選択とは、機械学習において複数の候補から最も性能や汎化能力が高い最適なアルゴリズムやモデルを選ぶプロセスです。過学習を防ぎ、未知のデータに対して高い予測精度を発揮するために重要な役割を果たします。
モデル選択とは
一言でいうと、与えたデータやタスクに対して最も適切で精度の高い機械学習モデルを見つけ出す作業のことです。
詳しく解説
機械学習の開発では、線形回帰や決定木、ニューラルネットワークなど多くのアルゴリズムが存在します。モデル選択では、これらの中からどのモデルを採用するか決定します。評価指標を用いてクロスバリデーションなどの手法でモデルを比較し、未知のデータに対する予測性能である汎化能力を最大化することを目指します。
具体例・使われ方
画像認識のプロジェクトにおいて、軽量なCNNと大規模なVision Transformerのどちらを採用すべきか検証し、精度の高さからVision Transformerを選択するような場面がモデル選択に該当します。
似た用語との違い
ハイパーパラメータチューニングが選んだモデル内部の設定値を最適化する作業であるのに対し、モデル選択はアルゴリズムやモデルそのものの種類を選ぶという違いがあります。
注意点
訓練データに対してのみ高い精度を示すモデルを選んでしまうと、過学習を起こしてしまい実際の運用時に性能が出なくなるため、未知のデータを用いた厳密な評価が不可欠です。
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更新日時: 2026年9月15日 11:51