13. 屬性轉換（feature transform）為資料前處理的重要步驟，下列敘述何者「不」正確？ (A) 可調整屬性的尺度 (B) 會破壞模型的預測能力 (C) 可改變屬性的偏斜性 (D) 可降低離群資料對於模型的不良影響

13. 屬性轉換（feature transform）為資料前處理的重要步驟，下列敘述何者「不」正確？
(A) 可調整屬性的尺度
(B) 會破壞模型的預測能力
(C) 可改變屬性的偏斜性
(D) 可降低離群資料對於模型的不良影響

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統計： A(0), B(10), C(0), D(0), E(0) #3219297

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B1 · 2025/10/26

#6971267

1. 題目解析這道題目考查的是屬性轉...

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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)

13. 屬性轉換（feature transform）為資料前處理的重要步驟，下列敘述何者「不」正確？
(A) 可調整屬性的尺度
(B) 會破壞模型的預測能力
(C) 可改變屬性的偏斜性
(D) 可降低離群資料對於模型的不良影響

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13. 屬性轉換（feature transform）為資料前處理的重要步驟，下列敘述何 者「不」正確？ (A) 可調整屬性的尺度 (B) 會破壞模型的預測能力 (C) 可改變屬性的偏斜性 (D) 可降低離群資料對於模型的不良影響

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(A) 可調整屬性的尺度
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(C) 可改變屬性的偏斜性
(D) 可降低離群資料對於模型的不良影響