モデルの性能をさらに向上させるためには何をすればよいでしょうか。<br>
データを増やす（MALSSのサポート対象外ですが），不要な説明変数を削除するなどが考えられますが，やみくもに改善策を試すのは得策ではありません。<br>
改善策の指針を得るためには学習曲線を作成することが有効です。<br>
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<font color="#1E90FF"><strong>学習曲線</strong></font>（learning curve）は，手元のデータのうち分析に用いる量を変えながら，交差検証による性能評価値と，学習に用いたデータに対する性能評価値（一般的に交差検証の評価値よりもよくなります）をプロットしたものです。<br>
学習曲線を確認することで，あるアルゴリズムで学習したモデルが，ハイバリアンスな傾向にあるのか，ハイバイアスな傾向にあるのかを確認することができます。