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45. 依據中央行政機關組織基準法,下列行政機關何者屬於三級機關? (A)考選部 (B)海洋委員會 (C)漁業署 (D)國家安全會議

32. 甲向乙提出,若欲以一個月2萬元承租其所有某公寓的一層樓,請於一個月內回覆。若乙表 示承諾超過期限,該承諾之效力為何? (A)該承諾視為新要約 (B)該承諾推定不成立 (C)乙必須撤回該承諾 (D)該承諾無效

10. 某團隊為職業籃球隊建立球員受傷風險預測模型,原始特徵 280 個。初始模型訓練集 AUC 為 0.94、測試集僅 0.68,顯示嚴重過擬合。為改善模型,團隊進行以下處理步驟: 第一步於全體資料(含測試集)上計算特徵間線性相關係數並移除高度相關特徵;第二步依模型重要性篩選特徵後重新訓練模型。最終測試集 AUC 提升至 0.81。關於上述調 整流程,下列敘述何者最為正確? (A)使用相關係數進行特徵篩選方向正確,主要問題在於相關係數門檻設定過高; (B)在全體資料(含測試集)上進行特徵篩選會造成資料洩漏,且線性相關無法捕捉非 線性關係; (C)特徵篩選後需重新對測試集進行標準化,否則會影響模型表現; (D)測試集表現提升代表過擬合已解決,流程可直接部署

11. 某團隊為電信公司建立用戶月租方案續約預測模型,資料集包含兩個類別特徵: 「客服評價」共有 5 個等級(非常不滿意至非常滿意),具明確順序關係;「居住縣市」共有 22 個不同類別,類別之間無順序關係。團隊計劃分別以 Logistic Regression 與 XGBoost 訓練模型,並對上述特徵進行編碼。請問下列哪個編碼方案最適當? (A)兩模型皆將「客服評價」與「居住縣市」進行 One-Hot Encoding,保留全部欄位並使用相同特徵矩陣訓練模型; (B)Logistic Regression 將「客服評價」做 Ordinal Encoding、「居住縣市」以歷史續約率 進行編碼且於資料切分前計算;XGBoost 對兩個特徵皆採 Ordinal Encoding 處理; (C)Logistic Regression 將「客服評價」做 Ordinal Encoding、「居住縣市」進行 One-Hot Encoding 並採 Drop First;XGBoost 將「客服評價」採 Ordinal Encoding,「居住縣市」 以類別型態輸入並啟用 enable_categorical; (D)兩個模型均將「客服評價」以平均續約率進行編碼,「居住縣市」先做 One-Hot Encoding 再以 PCA 降維,並統一作為兩模型輸入特徵

28 「要做好情緒管理,就是學會『複雜簡單化』 。我們常會遇到很多棘手的事,會焦慮、不安,其實那是 不必要的。現在不能解決的問題,就暫時不要去想,先做點別的事,等情緒平復後再回來。這很難, 但可以練習。」 根據上文,下列選項何者最符合文意? (A)當面對焦慮時,應練習如何立即解決問題 (B)如果遇到複雜的事情,應該將步驟簡單化 (C)暫時放下無法解決的問題,減少情緒負擔 (D)棘手的問題只會增加焦慮感,應避免接觸