5. 在機器學習中，「偏差與變異權衡(Bias-Variance Tradeoff)」主要用來解決下列哪一類型的問題？ (A)因資料來源或收集方式限制，導致模型學習到的資訊不足； (B)測試資料樣本與訓練資料高度重複，造成模型泛化能力評估失準； (C)訓練資料中類別分布不均，使模型在少數類別上表現不佳； (D)如何在模型偏差與變異之間取得平衡，以避免過度擬合或欠擬合