某零售公司希望利用顧客的年齡與每月消費金額，預測顧客是否為高價值顧客。提供相關資料 data.csv，包含欄位 Age、Spending、HighValue。請將下列程式碼片段依正確順序排序，以完成模型的建立與預測。
```
a. from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
b. from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
c. import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv")
X = data[["Age", "Spending"]]
y = data["HighValue"]
d. y_pred = model.predict(X_test)
print("Predictions:", y_pred[:5])
```

Question

某零售公司希望利用顧客的年齡與每月消費金額，預測顧客是否為高價值顧客。提供相關資料 data.csv，包含欄位 Age、Spending、HighValue。請將下列程式碼片段依正確順序排序，以完成模型的建立與預測。
```
a. from sklearn.model_selection import train_test_split
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
b. from sklearn.linear_model import LogisticRegression
   model = LogisticRegression()
   model.fit(X_train, y_train)
c. import pandas as pd
   data = pd.read_csv("data.csv")
   X = data[["Age", "Spending"]]
   y = data["HighValue"]
d. y_pred = model.predict(X_test)
   print("Predictions:", y_pred[:5])
```

Accepted Answer

A. c → a → b → d。機器學習管線的正確順序：(c) 讀取資料並準備 X 和 y → (a) 分割訓練/測試集 → (b) 訓練模型（使用 X_train, y_train）→ (d) 預測（使用 X_test）。必須先有資料才能分割，先分割才能訓練，先訓練才能預測。

Answer

A. c → a → b → d

Answer

B. a → c → b → d

Answer

C. c → b → a → d

Answer

D. b → a → c → d

你的作答

解析

每個選項為什麼對或錯