過学習とは何ですか？猿でも分かるように説明して下さい

過学習を猿に分かるように説明するなら、「森の中で猿が特定の木の果物を取る方法をあまりにも完璧に覚えすぎて、他の木の果物の取り方を忘れてしまうこと」と言えます。

想像してみてください。ある猿が、特定の木から果物を取る技術を何度も何度も練習します。この猿はその木から果物を取ることに非常に熟練していて、どんなに難しい状況でも完璧に取ることができるようになります。しかし、この猿はその特定の木の果物の取り方にあまりにも集中しすぎて、他の種類の木から果物を取る方法を学ぶ機会を失ってしまいます。その結果、この猿はその一つの木の状況にしか対応できなくなり、他の状況ではうまく果物を取れなくなってしまいます。

これが機械学習で言う「過学習」です。機械学習モデルが訓練データに対して過剰に適合してしまい、新しいデータや異なる状況にうまく対応できなくなる現象を指します。過学習が起こると、モデルは訓練データでは非常に高い性能を示しますが、未知のデータや実際の運用環境ではうまく機能しなくなることがあります。そのため、バランスの取れた学習が重要とされています。