阿摩線上測驗 登入

最新科目

最新試卷

最新試題

最新申論題

最新課程

最新主題筆記

最新討論

13. (A) faithful record (B) neutral storehouse (C) jumbled repository (D) static archive

10.某資料科學團隊在建立房價預測模型前,先用完整資料集計算平均值與標準差,再將資料切分為訓練集與測試集。上線後發現模型評估結果過度樂觀。下列何者最能說明問題所在?(A)在資料切分前使用完整資料計算標準化統計量,可能造成資料洩漏(B)標準化一定會降低模型準確率,因此不應使用(C)測試資料應參與模型訓練,才能提升泛化能力(D)只要資料量夠大,資料切分順序不會影響評估

11.某電商平台的顧客資料表中,「地區」欄位包含台北、新北、桃園等類別。若團隊要將此欄位提供給一般機器學習模型使用,且不希望模型誤以為地區之間有大小順序,最適合的處理方式為何?(A)Label Encoding,將台北設為1、新北設為2、桃園設為3(B)One-hot Encoding,將各地區轉為獨立二元欄位(C)直接刪除地區欄位,避免任何分析(D)將所有地區合併為同一類別,以降低資料量

12.某保險公司分析理賠金額資料,發現少數案件金額極高。業務主管認為這些案件可能是真實重大事故,不一定是錯誤資料。資料分析人員最適當的處置為何?(A)不經確認直接刪除所有高額案件(B)先以統計方法與領域知識判斷是否為錯誤、合理極端值或需特殊處理的案例(C)將所有高額案件金額統一改為平均值(D)只要是離群值,就代表資料蒐集失敗

12 依憲法訴訟法規定,下列何種案件應本於言詞辯論作成判決? (A)裁判憲法審查 (B)總統彈劾 (C)法官聲請法規範憲法審查 (D)地方自治保障