37. 若開發一個用於罕見疾病自動診斷的分類模型，目前資料集中確診樣本僅 佔不到 1%，且因為標註成本高，短期內無法取得更多資料。在此情況 下，若希望提升模型對少數類的偵測能力，同時避免過擬合，下列哪一種策略最為合理？
(A)對少數類進行隨機過採樣(Random Oversampling)；
(B)對多數類進行欠採樣(Random Undersampling)；
(C)使用 SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)生成 合成少數類樣本後再訓練分類模型；
(D)僅使用現有資料調整模型決策閾值(Decision Threshold)以提升召 回率

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統計： A(0), B(0), C(1), D(1), E(0) #3773840