一般にモデルの汎用性を高めるには、パラメータの数をデータ数に比較して多くするとよい。また汎用性の評価には、テストデータの評価値を用いる必要がある。

一般にモデルの汎用性を高めるには、パラメータの数をデータ数に比較して少なくするとよい。また汎用性の評価には、テストデータの評価値を用いる必要がある。

一般にモデルの汎用性を高めるには、パラメータの数をデータ数に比較して少なくするとよい。また汎用性の評価には、訓練データの評価値を用いる必要がある。

一般にモデルの汎用性を高めるには、パラメータの数をデータ数に比較して多くするとよい。また汎用性の評価には、訓練データの評価値を用いる必要がある。