モデル適合性（Model Fit）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

モデル適合性（Model Fit）

モデル適合性（Model Fit）とは、作ったモデルがデータのパターンをどれだけ上手に説明し、未知データでも崩れずに予測できるか（汎化）の総合評価です。

測り方は、回帰ならRMSE/MAEや残差の偏り確認。分類なら精度だけでなく再現率・適合率・F1、AUC/PR曲線、確率の当たり具合（キャリブレーション）を見ます。

必ず単純なベースラインに勝っているかも確認しましょう。典型的な不適合は、単純すぎて学習も本番も弱いアンダーフィット、学習だけ高得点で本番が落ちるオーバーフィット、使えない将来情報が混入するリーケージ。対策は、特徴量の強化や非線形化、正則化・早期終了・データ拡張、時間順分割と特徴量の発生時点管理などです。

実務では、学習・検証・テストの三分割、業務コストに基づく閾値最適化、セグメント別評価、キャリブレーション確認を回し、精度・説明可能性・運用コストのバランスで最終判断します。

モデル適合性（Model Fit）関連用語

モデル適合性（Model Fit）に関連する単語は以下の通りです。

モデル適合性（Model Fit）やさしい解説

モデル適合性（Model Fit）は、「この予想マシンは本当に役に立つ当て方ができている？」を確かめること。

• 練習問題だけ100点で本番は50点なら合っていない。
• 練習も本番も80点ならちゃんと合っていると言える。
• 間違い方がいつも同じ（たとえば高いものだけ外す）なら、その部分に弱点があるサイン。
  だから、練習用と本番用を分けて点数を比べ、ミスのくせ（残差や誤りの傾向）を直していく。これが良いモデル作りの基本です。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方はぜひご覧ください。