A. वे सही और प्रासंगिक होते हैं/They are correct and relevant
Step 1
Concept
Good data are related to the problem.
Step 2
Why this answer is correct
Correct and relevant data help the model learn better.
Step 3
Exam Tip
Wrong data can give wrong results. चरण 1: अच्छे आंकड़े समस्या से संबंधित होते हैं। चरण 2: सही और प्रासंगिक आंकड़े मॉडल को बेहतर सीखने में मदद करते हैं। चरण 3: गलत आंकड़े गलत परिणाम दे सकते हैं।
A reliable source reduces chances of wrong information.
Step 3
Exam Tip
In exams connect source reliability with data quality. चरण 1: आंकड़े जिस स्रोत से मिलते हैं वह महत्वपूर्ण होता है। चरण 2: विश्वसनीय स्रोत से गलत जानकारी की संभावना कम होती है। चरण 3: परीक्षा में स्रोत विश्वसनीयता को आंकड़ा गुणवत्ता से जोड़ें।
B. केवल एक समूह से अधिक आंकड़े लेना/Taking too much data from only one group
Step 1
Concept
Bias can occur when data are unbalanced.
Step 2
Why this answer is correct
If only one group is overrepresented results may lean toward it.
Step 3
Exam Tip
Therefore diverse data are important. चरण 1: पक्षपात तब आ सकता है जब आंकड़े असंतुलित हों। चरण 2: यदि केवल एक समूह अधिक दिखे तो परिणाम भी उसी ओर झुक सकते हैं। चरण 3: इसलिए विविध आंकड़े जरूरी हैं।
A. स्रोत प्रसिद्ध प्रमाणित और अद्यतन हो/The source is known verified and updated
Step 1
Concept
Data quality depends on the source.
Step 2
Why this answer is correct
Verified and updated sources are more trustworthy.
Step 3
Exam Tip
Unknown or rumor based sources should be avoided. चरण 1: आंकड़ों की गुणवत्ता स्रोत पर निर्भर करती है। चरण 2: प्रमाणित और अद्यतन स्रोत अधिक भरोसेमंद होते हैं। चरण 3: अज्ञात या अफवाह आधारित स्रोत से बचना चाहिए।
A. प्रतिरूप बड़े समूह की ओर झुक सकता है/The model may lean toward the larger group
Step 1
Concept
In imbalanced data one group may be much larger.
Step 2
Why this answer is correct
The model may learn more about that group.
Step 3
Exam Tip
So balanced and diverse data are important. चरण 1: असंतुलित आंकड़ों में एक समूह बहुत अधिक हो सकता है। चरण 2: प्रतिरूप उसी समूह को अधिक सीख सकता है। चरण 3: इसलिए संतुलित और विविध आंकड़े जरूरी हैं।
