回帰の誤謬

回帰の誤謬は、モデルやアルゴリズムが母集団の特定のサブグループに対して、母集団全体よりも悪いパフォーマンスを示す現象を指します。これは、モデルが問題のサブグループを代表していないデータでトレーニングされた場合に発生する可能性があり、モデルを実際に適用したときに、それらのサブグループに対するパフォーマンスが低下することにつながります。これは、医療、金融、刑事司法などの分野で特に問題となることがあります。偏ったモデルを用いて行われた意思決定が、個人や地域社会に深刻な影響を及ぼす可能性があるのです。