Nếu một mô hình học máy phù hợp với tập dữ liệu huấn luyện cũng phù hợp với tập dữ liệu kiểm tra, thì ... Lựa chọn: 

Câu hỏi này kiểm tra sự hiểu biết về hiện tượng overfitting (quá khớp) và underfitting (thiếu khớp) trong học máy. * **Overfitting (quá khớp):** Mô hình học quá kỹ dữ liệu huấn luyện, dẫn đến việc nó hoạt động rất tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng lại kém trên dữ liệu kiểm tra (dữ liệu mới). Điều này xảy ra khi mô hình học cả những nhiễu (noise) trong dữ liệu huấn luyện. * **Underfitting (thiếu khớp):** Mô hình không học đủ tốt từ dữ liệu huấn luyện, dẫn đến việc nó hoạt động kém cả trên dữ liệu huấn luyện lẫn dữ liệu kiểm tra. Điều này xảy ra khi mô hình quá đơn giản và không thể nắm bắt được các mối quan hệ quan trọng trong dữ liệu. Trong trường hợp này, nếu mô hình hoạt động tốt trên cả tập huấn luyện và tập kiểm tra, điều đó có nghĩa là nó đã học được các mối quan hệ quan trọng trong dữ liệu mà không bị ảnh hưởng bởi nhiễu. Do đó, hiện tượng overfitting đã được giảm thiểu, và hiện tượng underfitting cũng không xảy ra. Vậy, đáp án đúng là: * **c. đã xảy ra overfitting tối thiểu** (vì mô hình không chỉ học thuộc dữ liệu huấn luyện mà còn khái quát hóa tốt cho dữ liệu kiểm tra). Các đáp án khác sai vì: * a và d: Nếu overfitting hoặc underfitting xảy ra ở mức tối đa, mô hình sẽ không hoạt động tốt trên cả hai tập dữ liệu. * b: Underfitting tối thiểu có thể đúng, nhưng overfitting tối thiểu chính xác hơn vì nó nhấn mạnh việc tránh học thuộc lòng dữ liệu huấn luyện.