多項式回帰

やってみよう

次数を上げるほど曲線は複雑になり、データにぴったり寄り添って訓練誤差（MSE）が下がります。でも次数を上げすぎると曲線がぐにゃぐにゃ波打ち、ノイズまで覚えてしまう過学習に。訓練誤差が小さくても、それが良いモデルとは限りません。次数を動かして、学習に使っていないデータでのテスト誤差が最小になる、ちょうど良い複雑さをさがしてみましょう。点をドラッグして動かすと、曲線がどれだけ振り回されるかも分かります。