iPAS 考題解析某資料科學團隊在開發預測模型時，針對多種模型設定（如學習率、樹深度、正則化係數等）進行系統化測試，希望找出在驗證資料上表現最穩定的組合。此過程最可能採用下列哪一種方法？

解析

正確答案：B. 透過網格搜尋（Grid Search）在多組超參數設定中進行系統化搜尋與評估

網格搜尋對所有指定的超參數組合進行窮舉測試，是最系統化的搜尋方法，確保每一個參數組合都被評估過，符合題目描述的「系統化測試」需求。

每個選項為什麼對或錯

• A 使用交叉驗證（Cross Validation）反覆評估模型以降低過擬合風險 錯誤選項

  交叉驗證是評估模型泛化能力的方法，通常與超參數搜尋結合使用，但本身不是搜尋策略。

• B 透過網格搜尋（Grid Search）在多組超參數設定中進行系統化搜尋與評估 正解

  網格搜尋系統化地測試所有超參數組合，是題目描述「系統化測試」最直接對應的方法。

• C 以隨機搜尋（Random Search）快速探索部分參數空間以提升搜尋效率 錯誤選項

  隨機搜尋雖有效率，但非系統化地覆蓋所有組合。

• D 採用貝葉斯優化（Bayesian Optimization）根據歷次結果動態調整搜尋方向 錯誤選項

  貝葉斯優化效率更高但非窮舉式，不如網格搜尋「系統化」。

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