Which of the following can lead to sampling bias?

Đáp án đúng: "Under-representing certain subgroups in the data". Sampling bias (sai lệch lấy mẫu) xảy ra khi mẫu không phản ánh đúng tổng thể, ví dụ một nhóm khách hàng hay nhóm nhân khẩu học bị lấy quá ít, khiến mô hình học sai hoặc kém công bằng với nhóm đó. "Using a larger dataset" không tự gây sai lệch; dữ liệu lớn còn giảm phương sai ước lượng, dù dữ liệu lớn mà lấy lệch vẫn lệch. "Increasing the number of features" có thể gây quá khớp hoặc lời nguyền số chiều, nhưng đó không phải sai lệch trong cách chọn mẫu. "Using cross-validation" là kỹ thuật đánh giá mô hình bằng cách chia dữ liệu nhiều lần, giúp ước lượng hiệu năng tin cậy hơn chứ không tạo ra sai lệch lấy mẫu.