学習データ内と学習データ外の性能

より高度なモデルは常に良い性能を出すのでしょうか？ 動画でお話ししたように、それは半分だけ正しいです。

過学習したモデルは、学習用データの構造は完璧に捉えますが、新しいデータにはうまく汎化できません。 それは困りますよね！ 結局のところ、予測モデルの主な目的は新しいデータで良い性能を出すことです。では、実際に確かめてみましょう！

前の演習で作成した最後のモデル complex_model と、学習用とテスト用のデータ（chocolate_train と chocolate_test）が読み込まれています。