Hàm logit, ký hiệu là l(x), là hàm log của tỷ lệ cược. 

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về hình dạng của ranh giới quyết định trong hồi quy logistic khi sử dụng nhiều đặc trưng. Trong hồi quy logistic, ranh giới quyết định là một siêu phẳng (hyperplane) trong không gian các đặc trưng. Cụ thể:

* Nếu chỉ có một hoặc hai đặc trưng: Ranh giới quyết định có thể là một đường thẳng (trong không gian 2D) hoặc một mặt phẳng (trong không gian 3D).
* Nếu có nhiều hơn ba đặc trưng: Ranh giới quyết định sẽ là một siêu phẳng trong không gian *R*ⁿ, với *n* là số lượng đặc trưng. Siêu phẳng này là một không gian con (subspace) có chiều nhỏ hơn không gian gốc một đơn vị.

Do đó, đáp án đúng là một siêu phẳng trong không gian *R*ⁿ.

Các lựa chọn khác không chính xác vì:

* a. một mặt phẳng: Chỉ đúng khi có 3 đặc trưng (bao gồm cả biến chặn).
* c. không thể quyết định: Hình dạng ranh giới quyết định hoàn toàn xác định được bởi mô hình.
* d. một đường thẳng: Chỉ đúng khi có 2 đặc trưng (bao gồm cả biến chặn).

Bài toán hồi quy dự đoán một giá trị liên tục, tức là một số thực. Các phương án khác không phù hợp vì:
- Số phức không phải là kết quả thông thường của hồi quy.
- Giá trị phân loại là kết quả của bài toán phân loại.
- Giá trị rời rạc cũng không phải là kết quả trực tiếp của hồi quy, mặc dù có thể dùng hồi quy để dự đoán các giá trị rời rạc sau khi xử lý (ví dụ, làm tròn).

CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) là một quy trình tiêu chuẩn hóa trong ngành khai thác dữ liệu, định nghĩa một vòng đời cho các dự án phân tích dữ liệu dự đoán. Nó bao gồm các giai đoạn như: Business Understanding (Hiểu nghiệp vụ), Data Understanding (Hiểu dữ liệu), Data Preparation (Chuẩn bị dữ liệu), Modeling (Xây dựng mô hình), Evaluation (Đánh giá), và Deployment (Triển khai). Vì vậy, đáp án a là chính xác nhất. Các đáp án còn lại không chính xác vì: b. CRISP-DM không phải là một mô hình học máy; c. CRISP-DM không phải là một kho dữ liệu; d. CRISP-DM không chỉ là quy trình thu thập và tiền xử lý dữ liệu mà bao gồm nhiều giai đoạn khác.

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các lĩnh vực khác nhau liên quan đến dữ liệu và học máy.

* a. Học máy: Học máy (Machine Learning) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc phát triển các thuật toán cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần được lập trình cụ thể. Mục tiêu của học máy là xây dựng các mô hình có thể dự đoán hoặc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đã học. Việc phát hiện mối quan hệ giữa các đặc trưng mô tả và đặc trưng mục tiêu chính là một phần cốt lõi của học máy.

* b. Khai thác dữ liệu: Khai thác dữ liệu (Data Mining) là quá trình khám phá ra các mẫu, xu hướng và thông tin hữu ích từ các tập dữ liệu lớn. Mặc dù việc này có thể bao gồm việc phát hiện mối quan hệ giữa các đặc trưng, nhưng khai thác dữ liệu có phạm vi rộng hơn và không chỉ tập trung vào việc học từ dữ liệu để dự đoán.

* c. Khoa học dữ liệu: Khoa học dữ liệu (Data Science) là một lĩnh vực liên ngành sử dụng các phương pháp khoa học, thuật toán và hệ thống để trích xuất kiến thức và hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Khoa học dữ liệu bao gồm nhiều giai đoạn, từ thu thập và làm sạch dữ liệu đến phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Học máy là một công cụ quan trọng trong khoa học dữ liệu, nhưng khoa học dữ liệu không chỉ giới hạn ở học máy.

* d. Phát hiện đối tượng: Phát hiện đối tượng (Object Detection) là một nhiệm vụ cụ thể trong lĩnh vực thị giác máy tính, liên quan đến việc xác định và định vị các đối tượng trong hình ảnh hoặc video. Nó không liên quan trực tiếp đến việc phát hiện mối quan hệ giữa các đặc trưng trong một tập dữ liệu tổng quát.

Vì vậy, đáp án đúng nhất là a. Học máy, vì nó trực tiếp liên quan đến việc xây dựng các mô hình để phát hiện mối quan hệ giữa các đặc trưng mô tả và đặc trưng mục tiêu từ dữ liệu quan sát được.

Dưới khớp (underfitting) xảy ra khi mô hình không thể nắm bắt được cấu trúc cơ bản của dữ liệu. Điều này thường xảy ra do:

* Mô hình quá đơn giản: Mô hình không đủ phức tạp để biểu diễn mối quan hệ giữa các biến đầu vào và đầu ra.
* Thiếu dữ liệu huấn luyện đủ: Không có đủ dữ liệu để mô hình học được các mẫu quan trọng.
* Sai số cao và phương sai thấp: Mô hình không phù hợp với dữ liệu và có xu hướng dự đoán sai lệch một cách nhất quán.
* Tập dữ liệu huấn luyện không được làm sạch, chứa nhiễu: Dữ liệu nhiễu gây khó khăn cho mô hình trong việc xác định các mẫu hữu ích, dẫn đến hiệu suất kém.

Vì vậy, đáp án C ("Tất cả các yếu tố đều đúng vậy") là đáp án chính xác nhất vì nó bao gồm tất cả các nguyên nhân phổ biến gây ra hiện tượng dưới khớp.