Đâu là kết quả của đoạn code sau?

colors = {1: 'blue', 2: 'red', 3: 'green'}

itm = colors.items()

print(itm)

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.

Chiến lược Heuristic là một phương pháp tìm kiếm hoặc giải quyết vấn đề dựa trên kinh nghiệm hoặc trực giác, thay vì đảm bảo tìm ra giải pháp tối ưu. Trong tìm kiếm đặc trưng, heuristic được sử dụng để giảm không gian tìm kiếm và tìm ra một tập đặc trưng con chấp nhận được trong một thời gian hợp lý. Tuy nhiên, vì heuristic không khám phá toàn bộ không gian tìm kiếm, nó không đảm bảo tìm thấy tập đặc trưng con tối ưu, mà chỉ tìm được tập đặc trưng con cận tối ưu. Do đó, đáp án C là chính xác.

Chiến lược Heuristic trong tìm kiếm đặc trưng là một phương pháp tiếp cận giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng các quy tắc hoặc kinh nghiệm đã biết để đưa ra quyết định. Nó không đảm bảo tìm thấy giải pháp tối ưu, mà tập trung vào việc tìm kiếm một giải pháp chấp nhận được trong một khoảng thời gian hợp lý. Do đó, tìm kiếm đặc trưng theo chiến lược Heuristic thường chỉ tìm được tập đặc trưng con cận tối ưu, chứ không phải là tối ưu tuyệt đối hay chỉ tốt hơn tập đặc trưng gốc một cách đơn thuần.

Overfitting xảy ra khi mô hình học quá kỹ các chi tiết và nhiễu trong dữ liệu huấn luyện, dẫn đến việc mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu mới.

A. Dữ liệu mất cân bằng có thể dẫn đến việc mô hình bị bias về phía lớp chiếm ưu thế, nhưng không trực tiếp gây ra overfitting. B. Nhiễu trong dữ liệu là một nguyên nhân chính gây ra overfitting. Mô hình cố gắng học cả những điểm nhiễu này, làm giảm khả năng khái quát hóa. C. Dữ liệu có độ biến đổi cao (high variance) cũng là một yếu tố góp phần vào overfitting. Mô hình phức tạp có thể cố gắng khớp với mọi biến động nhỏ trong dữ liệu huấn luyện.

Do đó, cả nhiễu trong dữ liệu và độ biến đổi cao đều góp phần vào overfitting, khiến D là đáp án đúng. Dữ liệu mất cân bằng cũng có thể ảnh hưởng đến hiệu suất mô hình, nhưng nó không phải là nguyên nhân trực tiếp gây ra overfitting như hai yếu tố còn lại.

Mạng CNN (Convolutional Neural Network) thường bao gồm các thành phần cơ bản sau:

1. Convolutional layers (Lớp tích chập): Thực hiện việc trích xuất đặc trưng từ dữ liệu đầu vào thông qua các bộ lọc (filters) hoặc kernels.

2. Pooling layers (Lớp gộp): Giảm kích thước không gian của các đặc trưng đã trích xuất, giúp giảm số lượng tham số và kiểm soát overfitting.

3. Dense (Fully connected) layers (Lớp kết nối đầy đủ): Thực hiện việc phân loại hoặc dự đoán dựa trên các đặc trưng đã được trích xuất và gộp.

Vì vậy, đáp án C là đáp án đầy đủ và chính xác nhất, bao gồm cả ba thành phần cơ bản của một mạng CNN tiêu chuẩn. Các đáp án khác thiếu một hoặc nhiều thành phần quan trọng.