アウトオブサンプル・とは？初心者が押さえる基本と使い方を徹底解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

アウトオブサンプル・とは？

この記事では、アウトオブサンプルという用語が指す意味を、初心者でも分かるように分かりやすく解説します。アウトオブサンプルとは、機械学習や統計の世界で、モデルを作るときに使うデータのうち「訓練データの外側」にあたるデータのことを指します。訓練データだけで評価してしまうと、モデルがそのデータに過剰に適合してしまい、未知のデータに対する予測力が落ちやすくなります。これを避けるために、データを分けてアウトオブサンプルとして評価するのが基本的な考え方です。

一方、インサンプルは訓練データの中での評価を指します。訓練データでの良い成績だけを見ると、モデルがデータに過剰適合している可能性が高く、実際の新しいデータでの性能が低くなる過学習が起こりやすくなります。ここが両者の大きな違いです。

データの分割と評価の流れ

多くの場合、データセットは三つに分けて扱います。訓練データでモデルを学習し、検証データでハイパーパラメータを調整します。最後に、テストデータで最終的な評価を行います。この流れを守ると、実際のデータに近い条件でモデルの実力を測ることができます。

なぜアウトオブサンプルが大切か

アウトオブサンプルの評価は、モデルの汎化性能を知る唯一の reliable な指標の一つです。汎化性能とは、訓練データ以外の新しいデータに対してどれくらい正しく予測できるかを表す言葉です。汎化能力が高いモデルは、現実のデータにも強く、長く安定して使える可能性が高まります。

具体的な測定方法の例

データをシャッフルしてから訓練データ、検証データ、テストデータの三つに分けます。訓練データで学習を行い、検証データでパラメータを微調整します。最後にテストデータで予測精度を計測します。評価指標は、回帰なら平均二乗誤差や決定係数、分類なら正解率やF1スコアなど、目的に合わせて選びます。

実務での例

実務では、メールの迷惑メール判定や画像認識、住宅価格の予測など、さまざまな場面でアウトオブサンプルの考え方が使われます。いずれのケースでも、訓練データだけでなく、未知のデータに対する性能を確認することが重要です。

用語の比較表

用語	意味
インサンプル	訓練データ内の評価。モデルが訓練データに最適化されやすい。
アウトオブサンプル	未知データに対する評価。汎化性能を測る大切な指標。
過学習	訓練データに過度に適合してしまい、未知データでの精度が低下する現象。

まとめ

アウトオブサンプルは、モデルの実用的な力を知るための基本的な考え方です。データを訓練用と評価用に適切に分け、汎化性能を高める工夫を重ねることで、現実のデータにも強い予測モデルを作ることができます。

アウトオブサンプルの同意語

未知データ: これまでモデルが見たことのないデータ。訓練データ以外のデータを指し、汎化性能を評価する対象となります。
訓練データ外データ: 学習に使っていないデータ全般のこと。モデルの評価や検証に使われるデータの総称です。
外部データ: 他のデータソースから取得した、訓練データ以外のデータを指します。
外部データセット: 訓練データ以外で、複数のデータ点を含む外部のデータの集合。
新規データ: これから予測する新しく入ってきたデータのこと。
新規データポイント: 個々のデータ点を指す表現。新しく観測されるサンプル。
テストデータ: モデルの汎化性能を評価するために用いるデータ。訓練データとは別に用いられます。
未見データ: まだ観測していないデータのこと。過去にデータが存在していないサンプル。
未知サンプル: 過去に見たことがない具体的なデータ点。
非学習データ: 学習に使用していないデータ全般を指します。
サンプル外データ: 訓練データ以外のデータ点を指す表現。
外部サンプル: 訓練データ外のデータ点を示す言い方。

アウトオブサンプルの対義語・反対語

インサンプル: アウトオブサンプルの反対語。訓練データセット内で評価・予測を行う方法。モデルが訓練データに過剰適合していないかを確認する際に使われます。
内部検証: データを分割せず、主に訓練データの一部を使って評価する方法。未知データに対する汎化性能は測りにくい点に留意してください。
トレーニングデータ内評価: 訓練データ内での評価・検証のこと。外部データを使わず、適合度の確認に用いられます。
学習データ内評価: 訓練データそのものを用いた評価の別称。汎化性能よりデータへの適合度を重視する場面で使われます。
訓練データ内テスト: 訓練データを使って行うテストの意味。未知データを使わない評価のことです。
同一データでの評価: 同じデータ集合だけを使って評価する考え方。アウトオブサンプルの対義語として用いられることがあります。