high bias MCQ Questions for Class 12

Simple Explanation

Underfitting में मॉडल डेटा के महत्वपूर्ण पैटर्न, यहाँ तक कि सरल पैटर्न भी, पर्याप्त रूप से नहीं सीख पाता। इसलिए उसका प्रदर्शन प्रशिक्षण और परीक्षण—दोनों डेटा पर कमजोर रह सकता है। विकल्प B overfitting को दर्शाता है, जिसमें मॉडल प्रशिक्षण डेटा को बहुत अधिक याद कर लेता है। परीक्षा-युक्ति: underfitting को high bias और training तथा test दोनों पर कम प्रदर्शन से जोड़ें। / Underfitting occurs when a model fails to learn important patterns in the data, including simple ones. As a result, its performance may be poor on both the training and test data. Option B describes overfitting, where the model memorizes the training data too closely. Exam tip: associate underfitting with high bias and low performance on both training and test data.