iPAS 考題解析某電信公司希望建立一個模型來預測顧客是否即將流失，並進一步模擬不同促銷或服務策略下顧客的行為變化，以生成多樣化的虛擬樣本資料進行A/B測試與行銷策略評估。若要同時兼顧預測與資料生成的需求，最適合採用下列哪一種方法？

解析

正確答案：C. 使用變分自編碼器（Variational Autoencoder, VAE）或生成對抗網路（Generative Adversarial Network, GAN）

VAE和GAN都是生成式模型，能夠學習資料的潛在分佈並生成新的合成樣本。用於模擬不同策略情境下的顧客行為，生成多樣化的虛擬樣本用於A/B測試，同時可結合分類頭進行流失預測，同時滿足預測與生成兩種需求。

每個選項為什麼對或錯

• A 使用傳統隨機森林（Random Forest） 錯誤選項

  隨機森林是強大的分類器，但不具備生成新樣本的能力。

• B 使用邏輯迴歸（Logistic Regression）模型 錯誤選項

  邏輯迴歸是線性分類器，不具備生成虛擬樣本的能力。

• C 使用變分自編碼器（Variational Autoencoder, VAE）或生成對抗網路（Generative Adversarial Network, GAN） 正解

  VAE/GAN兼具學習資料分佈和生成新樣本的能力，能同時滿足預測與資料生成的雙重需求。

• D 使用強化學習代理（Reinforcement Learning Agent） 錯誤選項

  強化學習代理適合序列決策問題，不適合此類預測加生成的靜態資料需求。

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