35. 某大型零售企業準備將商品推薦模型上線，專案團隊在檢視訓練資料時，發現部分商品類別(例如高價商品)樣本數量極少，而多數樣本集中於低價商品。若此不平衡問題未妥善處理，下列何種狀況最可能在實際推薦結果中發生？ (A)模型在預測時傾向輸出稀有類別，導致雖能捕捉到少數樣本，但精確率(Precision)顯著下降； (B)模型由於類別分布不均，難以建立有效的線性分離邊界，進而無法收斂； (C)模型過度聚焦於稀有類別樣本，導致對多數類別的預測能力下降，整體效能受損； (D)模型學到的決策邊界主要由多數類別主導，忽視了稀有類別，造成該類別的召回率(Recall)大幅降低