Выборка содержит 21 пример. Никакой набор признаков не встречается в ней ровно один раз. Оказалось, что модель ошибается хотя бы на 10 примерах. Какое наибольшее число различных наборов признаков может встречаться в выборке? [Фрагмент условия внизу изображения частично обрезан.]

По видимой части условия решаем, считая, что ошибка модели определяется отдельно для каждого набора признаков и модель может выбрать для него один из двух ответов.

Для каждого набора из двух примеров, если их правильные ответы различаются, модель неизбежно ошибается на одном примере. Чтобы получить не менее 10 ошибок при 21 примере, можно взять 9 наборов по 2 примера и один набор по 3 примера. Во всех девяти парах ответы различаются, что даёт 9 ошибок; в тройке ответы распределены как 2 к 1, что даёт ещё 1 ошибку. Всего получается 10 ошибок, а наборов — 10.

Больше 10 наборов быть не может: при запрете наборов, встречающихся ровно один раз, 11 наборов потребовали бы как минимум 22 примера, а их всего 21.

Ответ по видимой части условия: 10 наборов признаков.

Если в обрезанной части есть дополнительные условия, пришлите нижний фрагмент изображения целиком.