Which method can be used to compare distributions of data?

Đáp án đúng: "Kullback-Leibler divergence". KL divergence (độ phân kỳ Kullback-Leibler) đo mức khác nhau giữa hai phân phối xác suất, bằng 0 khi hai phân phối trùng nhau và càng lớn khi chúng càng lệch; trong vận hành mô hình nó thường được dùng để phát hiện trôi dữ liệu (data drift) giữa dữ liệu huấn luyện và dữ liệu mới. "Linear regression" mô hình hoá quan hệ tuyến tính giữa biến đầu vào và biến mục tiêu, không phải thước đo so sánh phân phối. "Decision trees" là mô hình dự đoán chia dữ liệu theo các luật rẽ nhánh. "Neural networks" là họ mô hình học hàm phức tạp; chúng có thể học phân phối nhưng bản thân không phải phương pháp so sánh hai phân phối.