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01 ·機械学習の基礎·★ 会員·14分で読めます データリークと実験管理 — 精度が高すぎたら疑うこと モデルの数字が思ったより良いとき、喜ぶ前に疑うべきものがあります。予測時点では手に入らない情報が学習や選択に混ざる「リーク」を、結果由来の列・前処理・時間・重複・テストの擦り切れの5種類に分けて解説し、ラベルシャッフルなどの検知手順と、原因を後から特定できる実験記録の作り方までを前提知識ゼロから積み上げます。 02 ·機械学習の基礎·★ 会員·9分で読めます 過学習と評価設計 — 精度99%を疑え 訓練データに合わせすぎたモデルはなぜ現場で壊れるのか。train/validation/testの役割分担、交差検証、実務で最も多い失敗であるデータリーク、不均衡データで精度が嘘をつく仕組みと、適合率・再現率・F1の使い分けまで。