Question
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Answer (Detailed Solution Below)
Option 2 : memorizes training data but fails on new data / प्रशिक्षण डेटा रट लेता है परंतु नए डेटा पर विफल होता है
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Detailed Solution
सही उत्तर memorizes training data but fails on new data / प्रशिक्षण डेटा रट लेता है परंतु नए डेटा पर विफल होता है है।
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prepsnap.in • Part -AQuestion:
Overfitting in a machine-learning model means the model / मशीन-लर्निंग मॉडल में अतियोजन (ओवरफिटिंग) का अर्थ है कि मॉडल
1.
trains too quickly / अत्यधिक तीव्र प्रशिक्षित होता है
2.
memorizes training data but fails on new data / प्रशिक्षण डेटा रट लेता है परंतु नए डेटा पर विफल होता है
3.
uses too little data / अत्यल्प डेटा प्रयोग करता है
4.
runs on low battery / निम्न बैटरी पर चलता है
Correct Answer: memorizes training data but fails on new data / प्रशिक्षण डेटा रट लेता है परंतु नए डेटा पर विफल होता है
An overfit model captures noise in the training set and generalizes poorly — the classic trap is calling it "under-training". / अतियोजित मॉडल प्रशिक्षण-समुच्चय का शोर पकड़ लेता है और सामान्यीकरण में दुर्बल होता है।
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