A. समस्या के प्रकार और आंकड़ों की प्रकृति/Type of problem and nature of data
Step 1
Concept
One model is not correct for every problem.
Step 2
Why this answer is correct
The problem can be classification regression or clustering.
Step 3
Exam Tip
Model selection depends on the problem and data. चरण 1: हर समस्या के लिए एक ही प्रतिरूप सही नहीं होता। चरण 2: समस्या वर्गीकरण पूर्वानुमान या समूह बनाने की हो सकती है। चरण 3: इसलिए प्रतिरूप चयन समस्या और आंकड़ों पर निर्भर करता है।
A. प्रश्नों के आधार पर शाखाओं में निर्णय लेना/Making decisions through branches based on questions
Step 1
Concept
In a decision tree each branch can be linked to a condition or question.
Step 2
Why this answer is correct
Following branches gives the final decision.
Step 3
Exam Tip
It is considered an easy to understand model. चरण 1: निर्णय वृक्ष में हर शाखा किसी शर्त या प्रश्न से जुड़ी हो सकती है। चरण 2: शाखाओं का पालन करके अंतिम निर्णय मिलता है। चरण 3: यह समझने में सरल प्रतिरूप माना जाता है।
A. मिलते-जुलते उदाहरणों के आधार पर निर्णय लेना/Deciding based on similar examples
Step 1
Concept
This method compares a new example with old examples.
Step 2
Why this answer is correct
The most similar examples help decide.
Step 3
Exam Tip
Therefore distance or similarity is important. चरण 1: यह विधि नए उदाहरण की तुलना पुराने उदाहरणों से करती है। चरण 2: जो उदाहरण सबसे मिलते-जुलते हों उनसे निर्णय लिया जाता है। चरण 3: इसलिए दूरी या समानता का विचार महत्वपूर्ण है।
