過学習（Overfitting）の理解
問題
以下の文章を読み、空欄 ( あ ) ～ ( う ) に最もよく当てはまる語句の組み合わせとして適切なものを1つ選べ。
機械学習モデルの訓練において、モデルが訓練データの特徴やノイズに過剰に適合してしまう現象を過学習と呼ぶ。この状態に陥ると、訓練データに対する誤差は小さくなる一方で、未知のデータに対する予測性能である ( あ ) が著しく低下する。過学習を防ぐための代表的な手法として、損失関数にペナルティ項を加える ( い ) や、訓練データを複数のデータセットに分割してモデルの評価を行う ( う ) などが挙げられる。
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