在進行模型訓練前，若針對資料中不同群體（例如分類標籤）之間樣本數量不平衡的情況進行比例調整，此方法通常屬於下列哪一種技術？
iPAS 考題解析
在進行模型訓練前，若針對資料中不同群體（例如分類標籤）之間樣本數量不平衡的情況進行比例調整，此方法通常屬於下列哪一種技術？
- A. 資料重抽樣 ✓ 正確答案
- B. 特徵選擇
- C. 模型正則化
- D. 超參數調整
詳細解析
資料重抽樣（Resampling）是解決類別不平衡的資料層面技術：包括過採樣（Oversampling，如 SMOTE 增加少數類樣本）和欠採樣（Undersampling，減少多數類樣本）。特徵選擇、正則化和超參數調整是模型訓練技術，不直接處理類別不平衡的比例問題。
出題年份：114 難度：★★☆