数据不出门原则：对外输出的信息只能是模型运算的结果即标签数据，标签数据可以以精准数值方式体现

解析：这道题主要考察数据不出门原则。数据不出门原则是指在机器学习模型中，对外输出的信息应该是模型运算的结果，即标签数据，而不是原始数据。标签数据可以以精准数值方式体现，但并不是唯一的方式。因此，对外输出的信息不一定只能以精准数值方式体现，也可以是其他形式的标签数据，比如分类结果、概率值等。因此，选项A错误，正确答案是B。

举个例子来帮助理解：假设你是一位老师，要教学生如何识别水果。你可以通过机器学习模型来训练学生，让他们通过观察水果的特征来判断水果的种类。在这个过程中，你不需要告诉学生水果的具体名称，只需要告诉他们水果的特征，比如颜色、形状、大小等，让他们通过这些特征来判断水果的种类。这样，学生就可以通过模型运算的结果（标签数据）来识别水果，而不需要知道水果的具体名称。这就是数据不出门原则的应用。