11. 下列何者「不」是屬性挑選（feature selection）的特性？ (A) 降低計算時間 (B) 提高資料維度 (C) 降低模型複雜度 (D) 增加模型穩定性

11. 下列何者「不」是屬性挑選（feature selection）的特性？
(A) 降低計算時間
(B) 提高資料維度
(C) 降低模型複雜度
(D) 增加模型穩定性

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統計： A(1), B(7), C(1), D(0), E(0) #3219295

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B1 · 2025/10/26

#6971269

題目解析在資料科學和機器學習中，屬性...

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1. 在分析資料前，通常需要先清理資料。當數字與文字混合在一起時，但我們僅需要提取出數字時，若以逐筆資料提取十分曠日廢時，在 Python 語法中的套件 re 可以處理大部分的此類問題，例如語法： re.findall(pattern, string)，當 pattern = '\d'，可以提取出 string 中所有單一數字；pattern = '\d\d'，可以提取出 string 中所有 2 個相連數字；pattern = '\d+'，可以提取出 string 中所有任意相連個數的數字。請問當 string = '王大明手機號碼:0912334567,地址...'時，下列何者語法無法提取出0912334567？ (A) re.findall('\d+', string) (B) re.findall('\d\d\d\d\d\d\d\d\d', string) (C) re.findall('\d\d+', string) (D) re.findall('\d\d\d\d\d\d+', string)

11. 下列何者「不」是屬性挑選（feature selection）的特性？
(A) 降低計算時間
(B) 提高資料維度
(C) 降低模型複雜度
(D) 增加模型穩定性

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