某集團為響應淨零排放政策，計劃引進智慧節能系統，利用歷史氣象觀測資料（如溫度、濕度）與大樓進出人數，來預測總部大樓明日的總用電量（kWh），以利最佳化空調冰水主機的運轉排程。請問下列哪一組「任務類型／演算法／評估指標」的組合最適合此應用需求？

Question

(A) 迴歸（Regression）／極限梯度提升迴歸（XGBoost Regressor）／平均絕對百分比誤差（MAPE）
(B) 分類（Classification）／決策樹（Decision Tree）／F1 分數（F1-Score）
(C) 分群（Clustering）／K-Means／準確率（Accuracy）
(D) 迴歸（Regression）／孤立森林（Isolation Forest）／召回率（Recall）

Accepted Answer

正確答案：(A) 迴歸（Regression）／極限梯度提升迴歸（XGBoost Regressor）／平均絕對百分比誤差（MAPE）

預測連續數值就是迴歸，演算法與指標都要跟著迴歸走。
三格要同時對：
・任務類型：用電量（kWh）是連續數值 → 迴歸（Regression）
・演算法：極限梯度提升迴歸（XGBoost Regressor）是專門做迴歸的樹模型
・評估指標：平均絕對百分比誤差（MAPE）衡量預測值跟實際值差幾個百分比，適合迴歸

用電量預測的任務指標組合

核心概念

答題技巧