モデル適合性（Model Fit）
モデル適合性（Model Fit）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）を評価する考え方です。
回帰では RMSE/MAE、R²、残差の偏り を見て、分類では 再現率・適合率・F1、AUC/PR曲線、キャリブレーション を確認します。必ず単純なベースライン（平均予測や簡単なルール）に勝っているかを比較基準にします。
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、本番で使えない将来情報が混入するリーケージ。
対策は、正則化・早期終了・特徴量の見直し・データ拡張・時間順分割など。実務では、学習・検証・テストの三分割評価、業務コストに基づく閾値最適化、セグメント別の成績確認を回し、精度だけでなく説明可能性・速度・運用コストと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。
- 汎化（Generalization）
- 残差（Residual）
- 交差検証（Cross-Validation）
モデル適合性（Model Fit）やさしい解説
モデル適合性は、「この予想マシンは本当に役に立つ？」を確かめることです。
練習問題で100点でも、本番テストで50点ならダメですよね。AIも同じで、練習（学習データ）だけでなく本番（未知データ）でも当たることが大事になってきます。
チェックのコツは、下記の3つです。
- 残差を見る（どこがズレやすいか）
- 交差検証する（たまたまを避ける）
- 確率の当たり具合を確かめる（キャリブレーション）
それでも外れるなら、正則化で覚えすぎを防いだり、特徴を見直して汎化を高める。
一言で言うと、「練習でも本番でも安定して当てること」＝良いモデル適合性
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。
＼AIの導入・開発・相談なら【クラベルAI】に相談しよう！／
