学習曲線（Learning Curve）とは、機械学習モデルの学習過程における性能の変化をグラフで表したものです。
横軸に学習データ量や学習回数、縦軸にモデルの性能（精度や損失など）をとり、学習が進むにつれてモデルの性能がどのように変化するかを可視化します。
学習曲線の種類と解釈
学習曲線は、モデルの学習状況や問題点を把握するために重要な情報を提供します。代表的な学習曲線のパターンと、そこから読み取れる情報について解説します。
理想的な学習曲線
- 学習データと検証データの性能がともに向上し、最終的に高い精度で収束する。
- 学習データと検証データの性能差が小さい。
この場合、モデルは適切に学習できており、汎化性能も高いと考えられます。
過学習の学習曲線
- 学習データの性能は高いが、検証データの性能が低い。
- 学習データと検証データの性能差が大きい。
この場合、モデルは学習データに過剰に適合しており、未知のデータに対する予測性能が低いと考えられます。過学習を解消するためには、モデルの複雑さを抑えたり、正則化を行ったり、より多くの学習データを収集したりするなどの対策が必要です。
学習不足の学習曲線
- 学習データと検証データの性能がともに低い。
- 学習が進んでも性能が向上しない。
この場合、モデルは学習不足であり、問題に対する表現力が不足していると考えられます。より複雑なモデルを使用したり、より多くの学習データを収集したり、特徴量を見直したりするなどの対策が必要です。
データセットサイズの学習曲線
- 学習データ量を変化させて学習曲線をプロットした場合、データセットサイズとモデル性能の関係を確認できます。
- データセットサイズを増やしても性能が向上しない場合は、モデルの改善や特徴量の見直しが必要です。
学習曲線の応用例
- モデルの性能評価：モデルの学習状況や汎化性能を把握し、モデル選択やパラメータ調整に役立てます。
- 問題点の特定：過学習や学習不足などの問題点を特定し、改善策を検討します。
- データセットサイズの決定：必要なデータセットサイズを推定し、データ収集の計画に役立てます。
学習曲線は、機械学習モデルの学習過程を可視化し、モデルの性能や問題点を把握するための重要なツールです。学習曲線を適切に分析することで、より高性能なモデルを構築できます。
