A model is highly complex and perfectly fits all available data but its prediction changes with small adjustments. What is the main concern?एक मॉडल बहुत जटिल है और उपलब्ध सभी आँकड़ों से पूर्ण मेल खाता है लेकिन छोटे बदलाव पर उसका पूर्वानुमान बदल जाता है। मुख्य चिंता क्या है?
Answer and explanationउत्तर और व्याख्या
Correct answer:सही उत्तर: The model may be unstable and overly fittedमॉडल अस्थिर और अत्यधिक अनुकूलित हो सकता है
The direct answer is A: the model may be unstable and overly fitted. A model is a simplified mathematical or conceptual description used to explain data and predict new cases. A very complex model can match every old observation by following accidental details, noise, or measurement errors. This is called overfitting. If a tiny change in the data or assumptions causes a large change in prediction, the model is not robust, so its reliability is a concern. Option A is correct because instability and overfitting can make performance on new data poor. Option B is wrong: a perfect fit to available data does not make a model final truth; new evidence can change it. Option C is wrong because complexity may add useful detail, but unnecessary complexity can reduce clarity and reliability. Option D is wrong because changing predictions after tiny adjustments is a warning sign, not good evidence by itself. Exam cue: prefer a model that explains important patterns and remains stable on new data.सीधा उत्तर A है: मॉडल अस्थिर और अत्यधिक अनुकूलित हो सकता है। मॉडल किसी घटना को समझाने और नए मामलों का अनुमान लगाने वाला सरल गणितीय या वैचारिक वर्णन होता है। बहुत जटिल मॉडल पुराने आँकड़ों के हर छोटे विवरण, शोर या मापन-त्रुटि को भी पकड़ सकता है। इसे अत्यधिक अनुकूलन या ओवरफिटिंग कहते हैं। यदि आँकड़ों या मान्यताओं में बहुत छोटा बदलाव करने पर पूर्वानुमान बहुत बदल जाए, तो मॉडल मजबूत और विश्वसनीय नहीं माना जाएगा। विकल्प A सही है क्योंकि ऐसा मॉडल नए आँकड़ों पर खराब काम कर सकता है। B गलत है: उपलब्ध आँकड़ों से पूर्ण मेल मॉडल को अंतिम सत्य नहीं बनाता; नए प्रमाण से मॉडल बदल सकता है। C गलत है, क्योंकि जटिलता कभी उपयोगी हो सकती है, पर अनावश्यक जटिलता वैज्ञानिक शक्ति की गारंटी नहीं है। D गलत है, क्योंकि छोटे बदलाव पर पूर्वानुमान बदलना चेतावनी है, अच्छा प्रमाण नहीं। परीक्षा संकेत: अच्छा मॉडल नए आँकड़ों पर भी स्थिर और उपयोगी रहता है।
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