質問: ### 知りたいこと 機械学習やニューラルネットワークモデルによる予測をしていく中で、疑問が生じたので,似た図で再現したものを以下に図示しました. 線形予測モデル(図の黒線)とニューラルネットワーク(黒の長点線)のうち,線形予測の方が遅延は少ないと観察できるが,真値にはない、ノイズが入っているように感じます. ここで,**黒線は長点線よりも遅延は少ないが,ノイズが入っているのはなぜか?**と疑問に思いました **⇒どなたか,この現象を説明できる方はいらっしゃいますでしょうか?** ※出来るだけ私の方も,回答者様からのご質問にお答えする所存でございます. **※黒線の方が適用した特徴量の数は多いです.** ### 該当のイメージ図 ![予測のダイナミクスの様子](https://teratail-v2.storage.googleapis.com/uploads/contributed_images/e1acf00ca08b649a7147c21c1ac25ea8.jpeg) ### 補足情報(FW/ツールのバージョンなど) ノイズがあると過学習では?と思ったが, そもそも「過学習は訓練誤差が小で,テスト誤差が小さくはない」であって, 今回のものは,テストデータを使用してかつ誤差が小さい状況であった.
回答: クリップして頂いた方も含めて,もしかしたら,こちらの質問をご覧になっている方もいるかもしれませんので,自己解決したことを皆様にご報告させていただきます. どのように,自己解決したのかを,自分の勉強のためにも後程詳細を示しますので少々おまちください汗