KNN 和 SVM 在使用前最關鍵的前處理是什麼？
iPAS 考題解析
KNN 和 SVM 在使用前最關鍵的前處理是什麼？
- A. Feature Scaling（特徵縮放） ✓ 正確答案
- B. 轉換為類別型特徵
- C. 缺失值補齊
- D. 隨機抽樣平衡類別
詳細解析
KNN 靠距離分類，SVM 靠超平面分隔——兩者都對特徵的尺度敏感。如果不做 Feature Scaling，尺度大的特徵會主導距離計算。
難度：★★★
KNN 和 SVM 在使用前最關鍵的前處理是什麼？
KNN 和 SVM 在使用前最關鍵的前處理是什麼？
KNN 靠距離分類，SVM 靠超平面分隔——兩者都對特徵的尺度敏感。如果不做 Feature Scaling，尺度大的特徵會主導距離計算。