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Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है
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6 results found for "overfitting" in all classes.

अधिक सीख जाने का सरल संकेत क्या हो सकता है?

What can be a simple sign of overfitting?

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Correct Answer

A. प्रशिक्षण पर बहुत अच्छा पर नए आंकड़ों पर कमजोर प्रदर्शनVery good on training data but weak on new data

Step 1

Concept

अधिक सीख जाने में प्रतिरूप प्रशिक्षण उदाहरण याद कर सकता है। / In overfitting a model may memorize training examples.

Step 2

Why this answer is correct

नए उदाहरणों पर वह कमजोर हो जाता है। / It becomes weak on new examples.

Step 3

Exam Tip

इसलिए प्रशिक्षण और परीक्षण परिणामों की तुलना करें। / Compare training and testing results.

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अधिक सीख जाने से बचने का एक तरीका क्या है?

What is one way to avoid overfitting?

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Correct Answer

A. अलग परीक्षण आंकड़ों से प्रदर्शन जांचनाCheck performance using separate test data

Step 1

Concept

अधिक सीख जाने में प्रतिरूप प्रशिक्षण आंकड़ों को याद कर सकता है। / In overfitting the model may memorize training data.

Step 2

Why this answer is correct

अलग परीक्षण आंकड़े नए उदाहरणों पर प्रदर्शन दिखाते हैं। / Separate test data show performance on new examples.

Step 3

Exam Tip

इससे समस्या पहचानने में मदद मिलती है। / This helps identify the problem.

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अधिक सीख जाना किस स्थिति को दर्शाता है?

What does overfitting indicate?

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Correct Answer

A. मॉडल प्रशिक्षण आंकड़ों को बहुत अधिक याद कर लेता हैThe model memorizes training data too much

Step 1

Concept

अधिक सीख जाने में मॉडल प्रशिक्षण आंकड़ों पर बहुत अच्छा दिख सकता है। / In overfitting the model may perform very well on training data.

Step 2

Why this answer is correct

पर नए आंकड़ों पर उसका प्रदर्शन घट सकता है। / It may perform poorly on new data.

Step 3

Exam Tip

इसलिए सामान्यीकरण की जांच जरूरी है। / So generalization must be checked.

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एक वैज्ञानिक मॉडल पुराने आँकड़ों को पूर्ण रूप से समझाता है लेकिन नए स्वतंत्र आँकड़ों पर विफल हो जाता है। यह किस समस्या का संकेत है?

A scientific model explains old data perfectly but fails on new independent data. What problem does this indicate?

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Correct Answer

A. अत्यधिक अनुकूलनOverfitting

Explanation

Simple Explanation

मॉडल पुराने आँकड़ों के विशेष पैटर्न को याद कर सकता है लेकिन सामान्य पूर्वानुमान नहीं दे पाता। परीक्षा में नए आँकड़ों पर परीक्षण का महत्व याद रखें। / The model may memorise specific patterns in old data without generalising. Remember the importance of testing on new data.

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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?

A model is highly complex and perfectly fits all available data but its prediction changes with small adjustments. What is the main concern?

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Correct Answer

A. मॉडल अस्थिर और अत्यधिक अनुकूलित हो सकता हैThe model may be unstable and overly fitted

Explanation

Simple Explanation

अत्यधिक जटिल मॉडल पुराने आँकड़ों को याद कर सकता है लेकिन नए आँकड़ों पर असफल हो सकता है। परीक्षा में मॉडल की मजबूती देखें। / An overly complex model may fit old data yet fail on new data. Examine model robustness.

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प्रशिक्षण आंकड़ों पर बहुत अच्छी सटीकता और परीक्षण आंकड़ों पर कमजोर सटीकता किसका संकेत है?

Very high accuracy on training data and low accuracy on test data indicates what?

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Correct Answer

A. अधिक सीख जानाOverfitting

Step 1

Concept

अधिक सीख जाने में प्रतिरूप प्रशिक्षण आंकड़े बहुत अधिक याद कर सकता है। / In overfitting a model may memorize training data too much.

Step 2

Why this answer is correct

नए आंकड़ों पर उसका प्रदर्शन गिरता है। / Its performance drops on new data.

Step 3

Exam Tip

इसलिए परीक्षण परिणाम देखकर इस समस्या को पहचाना जा सकता है। / Test results help identify this problem.

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