機械学習モデルの過学習（overfitting）の説明として，適切なものはどれか。

テクノロジ系

ア訓練データが不足しているために十分な精度が得られない状態

イモデルの表現力が低すぎてデータのパターンを捉えられない状態

ウ訓練データに対して精度が高いが，未知のデータに対する精度が低い状態

エ訓練データとテストデータの両方で精度が均等に低い状態

正解: ウ

要点: 過学習とは訓練データに過度に適合し，未知のデータに対する予測精度が低下する現象である。

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関連キーワード: 過学習・機械学習・汎化性能

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学習用オリジナル問題（基本情報技術者試験科目A 令和4年度出題範囲を参考）