学習に用いない未知のデータに対する構築モデルの予測性能．通常，予測モデルは，訓練サンプルの予測誤差を小さくなるように学習が行われるが，学習を行いすぎると訓練サンプルしか予測できない予測モデルが構築される．そこで，学習に用いない未知のデータに対する予測性能がなるべく高くなるような学習が必要であり，モデルの善し悪しは，学習に用いない未知のデータに対する予測性能で評価されるべきである．（バイオテクノロジージャーナル54より）

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佐々木博己／編