17. 某電商公司欲利用顧客行為資料建立消費預測模型，其中「會員等級」欄位包含「一般、白金、黑卡」三種類別。若模型採用梯度提升樹 (Gradient Boosting Tree)演算法，資料科學家在進行特徵編碼時應特 別注意下列何種情況？
(A)應優先採用獨熱編碼(One-Hot Encoding)，以減少類別之間的相依性與記憶體使用量；
(B)直接使用標籤編碼(Label Encoding)可能使模型誤判類別間存在順序關係，導致特徵重要性偏誤；
(C)使用目標編碼(Target Encoding)會自動消除過擬合 (Overfitting)風險；
(D)若類別數量較少，建議先使用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)進行降維

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統計： A(0), B(1), C(1), D(0), E(0) #3773820