Which of the following classifiers is inherently designed for multiclass classification?

Đáp án đúng: "Naive Bayes". Naive Bayes dùng định lý Bayes với giả định các đặc trưng độc lập có điều kiện để tính xác suất hậu nghiệm P(lớp | đặc trưng) cho từng lớp rồi chọn lớp có xác suất lớn nhất, nên nó xử lý tự nhiên bất kỳ số lớp nào mà không cần chiến lược one-vs-rest (một-đấu-phần-còn-lại). "Linear Regression" là mô hình hồi quy dự đoán giá trị liên tục, không phải bộ phân loại. "K-Means Clustering" là thuật toán phân cụm không giám sát, không học từ nhãn lớp nên không phải bộ phân loại đa lớp. "Decision Trees (in binary mode)" tự giới hạn ở chế độ nhị phân; cây quyết định thông thường vẫn phân loại được nhiều lớp, nhưng mô tả gắn với chế độ nhị phân này không phải ví dụ của một bộ phân loại vốn được thiết kế cho đa lớp như câu hỏi yêu cầu.