Trong mạng nơ-ron tích chập (CNN), tầng nào thường được sử dụng để giảm kích thước không gian của dữ liệu đầu vào?

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về phương thức items() trong Python dictionary.

Khi gọi colors.items(), phương thức này trả về một view object hiển thị một danh sách các cặp key-value trong dictionary. Kết quả trả về có kiểu dữ liệu là dict_items, chứa các tuple, mỗi tuple chứa một cặp key và value.

Trong trường hợp này, dictionary colors có các cặp key-value như sau: 1: 'blue', 2: 'red', và 3: 'green'. Do đó, colors.items() sẽ trả về dict_items([(1, 'blue'), (2, 'red'), (3, 'green')]).

Ưu điểm của thuật toán Random Forest bao gồm:

1. Độ chính xác cao: Random Forest thường cho kết quả dự đoán tốt và chính xác hơn so với nhiều thuật toán khác, đặc biệt là khi dữ liệu phức tạp.


2. Giảm overfitting: Mặc dù mỗi cây quyết định riêng lẻ có thể bị overfitting, nhưng Random Forest kết hợp nhiều cây (thường là hàng trăm hoặc hàng nghìn) và lấy trung bình kết quả, giúp giảm thiểu overfitting.


3. Xử lý dữ liệu đa dạng: Random Forest có thể xử lý cả dữ liệu số và dữ liệu phân loại, cũng như dữ liệu bị thiếu một cách hiệu quả.


4. Đánh giá độ quan trọng của biến: Random Forest cung cấp một cách để đánh giá mức độ quan trọng của từng biến trong việc dự đoán kết quả.

Dựa trên các ưu điểm trên, đáp án A (Random Forest không bị overfitting) là đáp án chính xác nhất, mặc dù Random Forest vẫn có thể bị overfitting ở một mức độ nhất định nếu không được điều chỉnh tham số phù hợp, nhưng so với một cây quyết định đơn lẻ thì nó ít bị overfitting hơn nhiều. Đáp án B sai vì nói rằng Random Forest bị overfitting là không đúng bản chất của thuật toán. Đáp án C không hoàn toàn chính xác vì tốc độ xử lý của Random Forest có thể chậm hơn so với một số thuật toán đơn giản khác. Đáp án D sai vì Random Forest có thể áp dụng cho cả bài toán hồi quy và phân loại.