A. मॉडल प्रशिक्षण आंकड़ों को बहुत अधिक याद कर लेता है/The model memorizes training data too much
Step 1
Concept
In overfitting the model may perform very well on training data.
Step 2
Why this answer is correct
It may perform poorly on new data.
Step 3
Exam Tip
So generalization must be checked. चरण 1: अधिक सीख जाने में मॉडल प्रशिक्षण आंकड़ों पर बहुत अच्छा दिख सकता है। चरण 2: पर नए आंकड़ों पर उसका प्रदर्शन घट सकता है। चरण 3: इसलिए सामान्यीकरण की जांच जरूरी है।
A. मॉडल आंकड़ों का ढांचा ठीक से नहीं सीखता/The model does not learn the data pattern properly
Step 1
Concept
In underfitting the model cannot capture even simple patterns well.
Step 2
Why this answer is correct
It may perform poorly on both training and test data.
Step 3
Exam Tip
Better features or a suitable method may be needed. चरण 1: कम सीखने में मॉडल सरल ढांचा भी ठीक से नहीं पकड़ता। चरण 2: इससे प्रशिक्षण और परीक्षण दोनों पर खराब परिणाम आ सकते हैं। चरण 3: मॉडल को बेहतर विशेषता या उचित विधि चाहिए हो सकती है।
A. कुल उत्तरों में सही उत्तरों का अनुपात/Ratio of correct answers among total answers
Step 1
Concept
Accuracy measures correct results of a model.
Step 2
Why this answer is correct
It shows the ratio of correct results among total results.
Step 3
Exam Tip
It is a common measure in simple classification. चरण 1: सटीकता मॉडल के सही परिणामों को मापती है। चरण 2: यह कुल परिणामों में सही परिणामों का अनुपात बताती है। चरण 3: सरल वर्गीकरण में यह सामान्य माप है।
A. मॉडल के सही और गलत वर्गीकरण को दिखाने के लिए/To show correct and wrong classifications of a model
Step 1
Concept
A confusion matrix shows classification results in a table.
Step 2
Why this answer is correct
It helps understand correct and wrong predictions.
Step 3
Exam Tip
It is useful in model evaluation. चरण 1: भ्रम सारणी वर्गीकरण परिणामों को तालिका में दिखाती है। चरण 2: इससे सही और गलत पूर्वानुमान समझे जाते हैं। चरण 3: यह मॉडल मूल्यांकन में उपयोगी है।
A. जिसे सकारात्मक माना गया और वह वास्तव में सकारात्मक था/Predicted positive and actually positive
Step 1
Concept
In true positive the model's positive prediction is correct.
Step 2
Why this answer is correct
The actual result is also positive.
Step 3
Exam Tip
It is an important part of a confusion matrix. चरण 1: सत्य सकारात्मक में मॉडल का सकारात्मक अनुमान सही होता है। चरण 2: वास्तविक परिणाम भी सकारात्मक होता है। चरण 3: भ्रम सारणी में यह महत्वपूर्ण माप है।
A. मॉडल सकारात्मक बताता है लेकिन वास्तविक परिणाम नकारात्मक होता है/Model predicts positive but actual result is negative
Step 1
Concept
False positive is a wrong positive prediction.
Step 2
Why this answer is correct
The model says positive but reality is negative.
Step 3
Exam Tip
It is checked separately in a confusion matrix. चरण 1: झूठा सकारात्मक गलत सकारात्मक अनुमान है। चरण 2: मॉडल सकारात्मक बताता है पर वास्तविकता नकारात्मक होती है। चरण 3: इसे भ्रम सारणी में अलग से देखा जाता है।
