28. 在一個同時包含連續型特徵與類別型特徵的資料集中，若希望透過適當的特徵工程流程來提升模型整體表現，下列哪一種作法最為合適？ (A)將類別型特徵使用標籤編碼(Label Encoding)轉換後，與連續特徵直接合併進行模型訓練； (B)將連續特徵進行離散化(Discretization)或分桶(Binning)轉為類別型特徵，統一以類別方式處理； (C)對連續特徵做標準化(Standardization)，類別特徵採用目標編碼(Target Encoding)，並生成交互特徵提升模型表現； (D)只保留連續特徵，忽略類別型變量以簡化模型