30. 某信用風險模型：訓練 AUC=0.97、驗證 AUC=0.72、少數違約樣本預測波動極大及不同 K-fold 切分結果差異明顯。下列何者為最可能的問題？ (A)高偏差； (B)高變異； (C)過擬合； (D)資料漂移

30. 某信用風險模型：訓練 AUC=0.97、驗證 AUC=0.72、少數違約樣本預測波動極大及不同 K-fold 切分結果差異明顯。下列何者為最可能的問題？
(A)高偏差；
(B)高變異；
(C)過擬合；
(D)資料漂移

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統計： A(0), B(5), C(4), D(0), E(0) #3934966

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Medvedev Dimitri

B1 · 2026/08/03

#7468216

核心指標與現象分析 ? (C) 為正...

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33. 某工程師的多元線性迴歸模型包含 150 個特徵，其中許多特徵高度相關(如「建坪」與「總面積」)。他同時希望控制過擬合且保留所有特徵的解釋能力，不讓任何特徵係數歸零，下列哪一項正則化方案最適當？ (A)Lasso 迴歸(L1 正則化)：透過絕對值懲罰使部分係數歸零，具有特徵選擇效 115 年第一次 AI 應用規劃師-中級能力鑑定【公告試題】第三科：機器學習技術與應用考試日期：115 年 05 月 23 日第 9 頁，共 18 頁答案題目果； (B)Ridge 迴歸(L2 正則化)：透過平方懲罰縮小所有係數，在共線性下穩定估計且不歸零； (C)Elastic Net(L1+L2)：結合稀疏性與穩定性，但部分係數仍可能被壓為 0； (D)無正則化的 OLS 迴歸：不控制過擬合，在共線性下係數估計不穩定

30. 某信用風險模型：訓練 AUC=0.97、驗證 AUC=0.72、少數違約樣本預測波動極大及不同 K-fold 切分結果差異明顯。下列何者為最可能的問題？
(A)高偏差；
(B)高變異；
(C)過擬合；
(D)資料漂移

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(A)高偏差；
(B)高變異；
(C)過擬合；
(D)資料漂移