Phân lớp dữ liệu là thuộc phương pháp:

Thuật toán phân lớp được sử dụng trong quá trình huấn luyện (training) của mô hình phân lớp dữ liệu. Trong quá trình huấn luyện, thuật toán học từ dữ liệu huấn luyện (training data) để xây dựng một mô hình có khả năng phân loại dữ liệu mới. Các giai đoạn kiểm thử (testing), đánh giá (evaluation), và dự đoán (prediction) sử dụng mô hình đã được huấn luyện, chứ không trực tiếp sử dụng thuật toán phân lớp để thực hiện.

Cây quyết định có thể xử lý cả dữ liệu số và dữ liệu phân loại (categorical data) một cách tự nhiên. Các thuật toán khác như SVM và Logistic Regression thường yêu cầu dữ liệu số hoặc cần biến đổi dữ liệu phân loại thành dạng số trước khi sử dụng. Mạng nơ ron cũng có thể xử lý nhiều loại dữ liệu nhưng thường cần bước tiền xử lý phức tạp hơn. Do đó, cây quyết định là lựa chọn phù hợp nhất khi muốn xử lý nhiều kiểu dữ liệu khác nhau một cách trực tiếp.

Ma trận nhầm lẫn (confusion matrix) là một công cụ được sử dụng để đánh giá hiệu suất của một mô hình phân loại. Trong ma trận này, a[i, j] biểu thị số lượng các mẫu thực tế thuộc lớp i mà mô hình đã dự đoán là thuộc lớp j. Vì vậy, đáp án đúng là "Số lượng mẫu i được phân nhầm vào mẫu j".

Overfitting xảy ra khi mô hình học quá kỹ dữ liệu huấn luyện, dẫn đến việc nó hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu mới.

a. Chọn mẫu ngẫu nhiên (Random sampling): Chọn ngẫu nhiên không giải quyết trực tiếp vấn đề overfitting. Nó chỉ đơn giản là chọn một tập hợp con ngẫu nhiên từ dữ liệu.

b. Đánh giá chéo (k-fold cross validation): Phương pháp này chia dữ liệu thành k phần, huấn luyện trên k-1 phần và kiểm tra trên phần còn lại. Quá trình này lặp lại k lần. Đánh giá chéo giúp đánh giá khách quan hiệu suất của mô hình và phát hiện overfitting bằng cách xem xét hiệu suất trên nhiều tập kiểm tra khác nhau.

c. Hold-out: Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra. Mặc dù hữu ích để đánh giá mô hình, nhưng nó không trực tiếp ngăn chặn overfitting.

d. Huấn luyện và kiểm thử trên cùng tập dữ liệu: Đây là cách tệ nhất vì mô hình sẽ học thuộc lòng dữ liệu và không thể khái quát hóa cho dữ liệu mới, dẫn đến overfitting nghiêm trọng.

Vậy, phương pháp đánh giá chéo (k-fold cross validation) là một phương pháp quan trọng để phát hiện và khắc phục tình trạng overfitting bằng cách đánh giá mô hình trên nhiều tập dữ liệu khác nhau.