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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

प्रशिक्षण और परीक्षण आंकड़ों को अलग रखना क्यों जरूरी है?

Why is it important to keep training and testing data separate?

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

A. नए आंकड़ों पर प्रतिरूप की क्षमता जांचने के लिएTo check the model’s ability on new data

Explanation

Simple Explanation

प्रतिरूप प्रशिक्षण आंकड़ों से पैटर्न सीखता है, जबकि परीक्षण आंकड़े उसके लिए पहले से अनदेखे उदाहरण होने चाहिए। दोनों को अलग रखने पर प्रतिरूप की नई आंकड़ों पर सामान्यीकरण क्षमता और वास्तविक प्रदर्शन का निष्पक्ष आकलन किया जा सकता है। यदि परीक्षण आंकड़े प्रशिक्षण में शामिल कर दिए जाएँ, तो प्रतिरूप उन पर अत्यधिक अनुकूलित हो सकता है और प्रदर्शन कृत्रिम रूप से बेहतर दिखाई देगा। परीक्षा-युक्ति: परीक्षण आंकड़ों का उपयोग अंतिम मूल्यांकन के लिए करें, प्रशिक्षण के लिए नहीं। / A model learns patterns from the training data, while the testing data should remain unseen during training. Keeping them separate allows a fair assessment of how well the model generalizes to new data. If test data are included in training, the model may overfit them and appear to perform better than it would on genuinely unseen examples. Exam tip: Use test data for final evaluation, not for training.

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प्रशिक्षण और परीक्षण आंकड़ों को अलग रखना क्यों जरूरी है? / Why is it important to keep training and testing data separate?

Correct Answer: A. नए आंकड़ों पर प्रतिरूप की क्षमता जांचने के लिए / To check the model’s ability on new data. Explanation: प्रतिरूप प्रशिक्षण आंकड़ों से पैटर्न सीखता है, जबकि परीक्षण आंकड़े उसके लिए पहले से अनदेखे उदाहरण होने चाहिए। दोनों को अलग रखने पर प्रतिरूप की नई आंकड़ों पर सामान्यीकरण क्षमता और वास्तविक प्रदर्शन का निष्पक्ष आकलन किया जा सकता है। यदि परीक्षण आंकड़े प्रशिक्षण में शामिल कर दिए जाएँ, तो प्रतिरूप उन पर अत्यधिक अनुकूलित हो सकता है और प्रदर्शन कृत्रिम रूप से बेहतर दिखाई देगा। परीक्षा-युक्ति: परीक्षण आंकड़ों का उपयोग अंतिम मूल्यांकन के लिए करें, प्रशिक्षण के लिए नहीं। / A model learns patterns from the training data, while the testing data should remain unseen during training. Keeping them separate allows a fair assessment of how well the model generalizes to new data. If test data are included in training, the model may overfit them and appear to perform better than it would on genuinely unseen examples. Exam tip: Use test data for final evaluation, not for training.