35.有關機器人理財模型背後的演算流程,下列敘述何者正確?
(A)特徵工程是刪除和調整異常或缺失的客戶理財或資產數據
(B)資料處理是將與客戶理財或資產相關的變數納入模型作業
(C)演算法的參數設定,電腦會自動調整好
(D)除對資產權重進行優化,還可將「集成不同演算法答案的預測模型」納入理財機器人中

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統計: A(263), B(1066), C(486), D(2804), E(0) #2817999

詳解 (共 6 筆)

#5642791
X (A) 特徵工程(改成資料處理)是刪除和調整異常或缺失的客戶理財或資產數據

X (B) 資料處理(改成特徵工程)是將與客戶理財或資產相關的變數納入模型作業 

X (C) 演算法的參數設定,電腦會自動調整好(都需要人的介入,電腦無法自動整理好資料)
 
O (D) 除對資產權重進行優化,還可將「集成不同演算法答案的預測模型」納入理財機器人中
6354e4768d341.jpg

資料處理過程包含刪掉或調整異常的數據。
而特徵工程則是將與資料有關的變數納入模型中,像是出生年、身高、家庭所得等變數。
之後變是將資料送進幾個演算法中,並藉由調整參數來提高預測準確度,最後再統合不同演算法的答案
整個預測模型便完成了。
https://www.anuefund.com/ArticleInfo/d011aa9b-b2a7-447a-9469-c082db2ac95b
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(A)特徵工程負責進行綜合分析。

(B)資料處理負責刪除或調整異常的數據。

(C)演算法的挑選與參數必須有人力介入。

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