Cho tập ví dụ học như bảng. Entropy của thuộc tính Outlook = Sunny là:

Để tính P(Play Ball = No | Outlook = Overcast), ta cần xem xét các trường hợp trong bảng dữ liệu mà Outlook = Overcast. Sau đó, ta đếm số lượng trường hợp mà Play Ball = No trong số đó.

Giả sử bảng dữ liệu có các cột Outlook và Play Ball, và có 3 dòng mà Outlook = Overcast. Nếu không có dòng nào trong số 3 dòng này có Play Ball = No, thì P(Play Ball = No | Outlook = Overcast) = 0 / 3.

Để tính P(Play Ball = No | Wind = Weak), ta cần xác định số lượng trường hợp Play Ball = No khi Wind = Weak, và chia cho tổng số trường hợp Wind = Weak.

Giả sử bảng dữ liệu có các trường hợp sau (ví dụ):

| Day | Wind | Play Ball |
|-----|--------|-----------|
| 1 | Weak | No |
| 2 | Strong | No |
| 3 | Weak | Yes |
| 4 | Weak | No |
| 5 | Strong | Yes |
| 6 | Weak | Yes |

Trong ví dụ này:
- Tổng số trường hợp Wind = Weak là 4 (ngày 1, 3, 4, 6).
- Trong số các trường hợp Wind = Weak, có 2 trường hợp Play Ball = No (ngày 1, 4).

Vậy, P(Play Ball = No | Wind = Weak) = 2 / 4 = 1/2. Tuy nhiên, vì không có bảng dữ liệu cụ thể, ta không thể tính chính xác giá trị này. Dựa vào các đáp án được đưa ra, ta thấy không có đáp án nào trùng với 1/2 (0.5). Vì vậy, đáp án đúng nhất là "D. Giá trị khác". Lưu ý rằng nếu có bảng dữ liệu, ta sẽ tính toán dựa trên dữ liệu đó.

Tuy nhiên, cần chú ý là các đáp án A, B, C đều có dạng x/3. Nếu giả sử tổng số trường hợp Wind = Weak là 3, thì ta cần tìm số trường hợp Play Ball = No khi Wind = Weak. Nếu số trường hợp đó là 2 thì đáp án A đúng, nếu là 1 thì đáp án B đúng, và nếu là 0 thì đáp án C đúng. Vì không có thông tin về dữ liệu, ta không thể xác định chính xác đáp án nào trong A, B, C đúng.

Do đó, đáp án chính xác nhất là D. Giá trị khác (vì không có thông tin dữ liệu đầy đủ để tính)

Entropy(C) = 1 khi C là biến nhị phân (chỉ có 2 giá trị) và xác suất xuất hiện của mỗi giá trị là 0.5. Trong trường hợp này, C gồm hai giá trị Yes và No. Entropy(C) = 1 có nghĩa là xác suất của Yes bằng xác suất của No, tức là số lượng kết luận Yes bằng số lượng kết luận No.

Thuật toán ILA (Inductive Learning Algorithm) sử dụng các thuộc tính để tạo ra các luật. Câu hỏi yêu cầu xác định số lượng tổ hợp có thể tạo ra khi chọn *một* thuộc tính từ tập dữ liệu. Để trả lời câu hỏi này, ta cần biết số lượng thuộc tính trong tập dữ liệu. Tuy nhiên, câu hỏi lại không cung cấp thông tin về số lượng thuộc tính trong bảng dữ liệu ví dụ. Vì vậy, chúng ta không thể xác định đáp án chính xác. Giả sử bảng dữ liệu ví dụ có n thuộc tính, số tổ hợp gồm 1 thuộc tính sẽ là n. Nếu bảng dữ liệu có 4 thuộc tính thì có 4 tổ hợp, nếu có 5 thuộc tính thì có 5 tổ hợp... Do không có thông tin về số lượng thuộc tính, ta không thể xác định đáp án đúng trong các lựa chọn A, B, C, D.

Thuật toán ILA (Inductive Learning Algorithm) tìm kiếm các tổ hợp thuộc tính phù hợp nhất để mô tả một khái niệm. Trong trường hợp này, ta cần tìm tổ hợp thuộc tính lớn nhất khi Play Ball = No. Điều này có nghĩa là ta cần tìm thuộc tính nào có nhiều mẫu nhất trong tập dữ liệu mà Play Ball = No.

Để trả lời câu hỏi này, chúng ta cần xem xét dữ liệu gốc (bảng dữ liệu) mà câu hỏi đề cập. Vì bảng dữ liệu không được cung cấp trực tiếp, chúng ta sẽ đưa ra giả định dựa trên kinh nghiệm chung và kiến thức về thuật toán ILA. Giả sử sau khi phân tích dữ liệu, ta thấy:

* Humidity = High chiếm phần lớn các trường hợp Play Ball = No.
* Outlook = Sunny cũng chiếm một số trường hợp Play Ball = No, nhưng ít hơn Humidity = High.
* Wind = Weak và Humidity = Normal có thể xuất hiện khi Play Ball = No, nhưng với tần suất thấp hơn đáng kể.

Dựa trên giả định này, Humidity = High sẽ là tổ hợp thuộc tính lớn nhất khi Play Ball = No.

Lưu ý: Để có câu trả lời chính xác tuyệt đối, cần phải có bảng dữ liệu cụ thể.