In overfitting a model may memorize training data too much.
Step 2
Why this answer is correct
Its performance drops on new data.
Step 3
Exam Tip
Test results help identify this problem. चरण 1: अधिक सीख जाने में प्रतिरूप प्रशिक्षण आंकड़े बहुत अधिक याद कर सकता है। चरण 2: नए आंकड़ों पर उसका प्रदर्शन गिरता है। चरण 3: इसलिए परीक्षण परिणाम देखकर इस समस्या को पहचाना जा सकता है।
In underfitting the model does not learn the data pattern well.
Step 2
Why this answer is correct
So it can perform poorly on both training and testing data.
Step 3
Exam Tip
Better features or suitable methods may be needed. चरण 1: कम सीखने में प्रतिरूप आंकड़ों का ढांचा ठीक से नहीं पकड़ता। चरण 2: इसलिए प्रशिक्षण और परीक्षण दोनों पर परिणाम कमजोर हो सकते हैं। चरण 3: ऐसे में बेहतर विशेषता या उपयुक्त विधि चाहिए हो सकती है।
A. सकारात्मक अनुमान सही था/The positive prediction was correct
Step 1
Concept
In true positive the model predicts the positive class.
Step 2
Why this answer is correct
The actual result is also positive.
Step 3
Exam Tip
So it is a correct positive classification. चरण 1: सत्य सकारात्मक में प्रतिरूप सकारात्मक वर्ग बताता है। चरण 2: वास्तविक परिणाम भी सकारात्मक होता है। चरण 3: इसलिए यह सही सकारात्मक वर्गीकरण है।
A. यह गलत चेतावनी या गलत सकारात्मक निर्णय दिखाता है/It shows a false alarm or wrong positive decision
Step 1
Concept
In false positive the model predicts positive.
Step 2
Why this answer is correct
The actual result is negative.
Step 3
Exam Tip
This can create a false alarm situation. चरण 1: झूठा सकारात्मक में प्रतिरूप सकारात्मक बताता है। चरण 2: वास्तविक परिणाम नकारात्मक होता है। चरण 3: इससे गलत चेतावनी जैसी स्थिति बन सकती है।
A. क्योंकि रोग वाले मामलों को पकड़ना जरूरी होता है/Because identifying diseased cases is important
Step 1
Concept
Recall focuses on finding actual positive cases.
Step 2
Why this answer is correct
Missing a patient in medical screening can be serious.
Step 3
Exam Tip
Therefore recall can be important in such tasks. चरण 1: पुनःस्मरण वास्तविक सकारात्मक मामलों को पकड़ने पर ध्यान देता है। चरण 2: स्वास्थ्य जांच में रोगी छूटना गंभीर हो सकता है। चरण 3: इसलिए ऐसे कार्यों में पुनःस्मरण महत्वपूर्ण हो सकता है।
A. ताकि सामान्य संदेश गलती से अवांछित न माने जाएं/So normal messages are not wrongly marked as spam
Step 1
Concept
Precision checks the correctness of predicted positives.
Step 2
Why this answer is correct
In spam detection a false positive can harm normal messages.
Step 3
Exam Tip
So precision is a useful measure. चरण 1: परिशुद्धता सकारात्मक बताए गए मामलों की शुद्धता देखती है। चरण 2: अवांछित संदेश पहचान में गलत सकारात्मक सामान्य संदेश को नुकसान पहुंचा सकता है। चरण 3: इसलिए परिशुद्धता उपयोगी माप है।
