You have a dataset of customers that includes each customer’s gender, location, and other personal attributes. The label you are trying to predict is how much sales revenue each customer is likely to generate for the business based on these attributes. What type of machine learning outcome is this problem suited for?

Đáp án đúng: "Regression". Nhãn cần dự đoán là doanh thu mà mỗi khách mang lại, một giá trị số liên tục, nên đây là bài toán hồi quy (regression) thuộc học có giám sát. "Classification" sai vì phân loại dự đoán nhãn rời rạc như khách sẽ mua hay không; nó chỉ phù hợp nếu ta chia doanh thu thành các hạng thấp, trung bình, cao, điều câu hỏi không nêu. "Clustering" sai vì phân cụm là học không giám sát, gom những khách giống nhau mà không có nhãn cần dự đoán. "Dimensionality reduction" sai vì giảm chiều, chẳng hạn PCA, là kỹ thuật nén số thuộc tính để tiền xử lý chứ không tự đưa ra dự đoán. Về mặt đạo đức, cần lưu ý rằng dùng giới tính và vị trí làm đầu vào có thể khiến mô hình đối xử khác biệt với khách hàng chỉ vì thuộc tính được bảo vệ, nên phải kiểm tra thiên lệch.