Logistic Regression ngầm định rằng các điểm dữ liệu độc lập theo cặp. 

Mô hình sau khi được huấn luyện sẽ được sử dụng để dự đoán kết quả đầu ra cho các trường hợp dữ liệu mới. Mục đích của việc huấn luyện mô hình là để nó có thể khái quát hóa từ dữ liệu đã học và áp dụng kiến thức đó cho các dữ liệu chưa từng thấy trước đây. Do đó, đáp án d là chính xác nhất.

* a. Không phải một trường hợp dữ liệu mới hoặc cũ: Sai, vì mô hình được sử dụng để dự đoán cho dữ liệu.
* b. Một trường hợp dữ liệu cũ: Sai, mô hình đã "học" dữ liệu cũ rồi, việc dự đoán trên dữ liệu cũ không có nhiều ý nghĩa.
* c. Cả trường hợp dữ liệu mới và cũ: Sai, trọng tâm chính là dữ liệu mới để kiểm tra khả năng khái quát hóa của mô hình.
* d. Một trường hợp dữ liệu mới: Đúng, đây là mục đích chính của việc huấn luyện mô hình.

Tập huấn luyện (training set) là tập hợp các trường hợp dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình, tức là điều chỉnh các tham số của mô hình trong quá trình học. Tập xác thực (validation set) được sử dụng để tinh chỉnh các siêu tham số của mô hình và đánh giá hiệu năng của mô hình trong quá trình huấn luyện. Tập kiểm tra (test set) được sử dụng để đánh giá hiệu năng cuối cùng của mô hình sau khi đã hoàn thành quá trình huấn luyện và tinh chỉnh. Tập lưu trữ không phải là một khái niệm thường được sử dụng trong ngữ cảnh này.

Tập kiểm tra (test set) là tập hợp các trường hợp dữ liệu được sử dụng để đánh giá hiệu năng của mô hình sau khi đã huấn luyện và điều chỉnh các tham số. Mục đích của tập kiểm tra là ước tính khả năng khái quát hóa của mô hình đối với dữ liệu mới, chưa từng thấy trước đó. Tập kiểm tra phải được giữ riêng biệt và không được sử dụng trong quá trình huấn luyện hoặc điều chỉnh mô hình. Do đó, đáp án a là chính xác. Các đáp án còn lại không đúng vì:
- Tập lưu trữ (b) không phải là thuật ngữ chuẩn trong machine learning.
- Tập xác thực (c) được sử dụng để điều chỉnh các siêu tham số của mô hình trong quá trình huấn luyện.
- Tập huấn luyện (d) được sử dụng để huấn luyện mô hình.

Trong học máy, một mô hình thường gặp phải nhiều vấn đề, trong đó nhiễu (noise) là một vấn đề quan trọng. Nhiễu có thể xuất hiện trong dữ liệu huấn luyện, làm cho mô hình học được những mẫu không chính xác và dẫn đến hiệu suất kém trên dữ liệu mới. Các vấn đề khác như tinh chỉnh tham số (parameter tuning) và lựa chọn sai số (bias selection) cũng là những thách thức quan trọng trong việc xây dựng một mô hình học máy hiệu quả. Do đó, đáp án chính xác nhất là "Tất cả các vấn đề đã được đề cập".

Câu hỏi này liên quan đến khái niệm về khả năng khái quát hóa của mô hình trong học máy. Một mô hình "phù hợp" là mô hình có khả năng đưa ra các dự đoán chính xác trên dữ liệu mới, chưa từng thấy trước đó.

* a. Tất cả các vấn đề đã được đề cập: Phương án này không cụ thể và không giải thích được thuộc tính tổng quát của mô hình.
* b. Quá khớp: Mô hình quá khớp hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện, nhưng kém trên dữ liệu mới do học quá chi tiết các đặc điểm của dữ liệu huấn luyện, bao gồm cả nhiễu.
* c. Dưới khớp: Mô hình dưới khớp không nắm bắt được các đặc điểm quan trọng của dữ liệu, dẫn đến hiệu suất kém cả trên dữ liệu huấn luyện và dữ liệu mới.
* d. Phù hợp: Đây là đáp án chính xác. Mô hình phù hợp có khả năng cân bằng giữa việc học các đặc điểm quan trọng của dữ liệu và khả năng khái quát hóa để đưa ra dự đoán chính xác trên dữ liệu mới.

Vì vậy, đáp án đúng là 'd. Phù hợp'.