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Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है
Subjects
Class 12 Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 2: Data Science Methodology Easy Level 8

आंकड़ा पूर्वप्रसंस्करण का उद्देश्य क्या है?

What is the purpose of data preprocessing?

Author: Muft Shiksha Editorial Team Published: Updated:
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Correct Answer

A. कच्चे आंकड़ों को उपयोग के लिए तैयार करनाTo prepare raw data for use

Explanation

Simple Explanation

आंकड़ा पूर्वप्रसंस्करण में कच्चे आंकड़ों की त्रुटियों को ठीक करना, अधूरे मानों को संभालना और आंकड़ों को एक समान प्रारूप में बदलना शामिल होता है। इसलिए इसका मुख्य उद्देश्य कच्चे आंकड़ों को विश्लेषण या मॉडल-प्रशिक्षण के लिए उपयोग योग्य बनाना है। विकल्प D गलत है, क्योंकि पूर्वप्रसंस्करण में केवल अनुपयोगी या अनावश्यक विशेषताएं हटाई जा सकती हैं, सभी विशेषताएं नहीं। परीक्षा-युक्ति: preprocessing को modeling से पहले data cleaning और transformation के चरण के रूप में याद रखें। / Data preprocessing involves correcting errors, handling missing values, and converting raw data into a consistent format. Its main purpose is therefore to make raw data suitable for analysis or model training. Option D is incorrect because preprocessing may remove only irrelevant or redundant features, not all features. Exam tip: remember preprocessing as the data-cleaning and transformation stage performed before modeling.

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आंकड़ा पूर्वप्रसंस्करण का उद्देश्य क्या है? / What is the purpose of data preprocessing?

Correct Answer: A. कच्चे आंकड़ों को उपयोग के लिए तैयार करना / To prepare raw data for use. Explanation: आंकड़ा पूर्वप्रसंस्करण में कच्चे आंकड़ों की त्रुटियों को ठीक करना, अधूरे मानों को संभालना और आंकड़ों को एक समान प्रारूप में बदलना शामिल होता है। इसलिए इसका मुख्य उद्देश्य कच्चे आंकड़ों को विश्लेषण या मॉडल-प्रशिक्षण के लिए उपयोग योग्य बनाना है। विकल्प D गलत है, क्योंकि पूर्वप्रसंस्करण में केवल अनुपयोगी या अनावश्यक विशेषताएं हटाई जा सकती हैं, सभी विशेषताएं नहीं। परीक्षा-युक्ति: preprocessing को modeling से पहले data cleaning और transformation के चरण के रूप में याद रखें। / Data preprocessing involves correcting errors, handling missing values, and converting raw data into a consistent format. Its main purpose is therefore to make raw data suitable for analysis or model training. Option D is incorrect because preprocessing may remove only irrelevant or redundant features, not all features. Exam tip: remember preprocessing as the data-cleaning and transformation stage performed before modeling.