某保險公司建置理賠風險預測模型，主管要求模型驗證流程需具備可重現性，以符合模型治理與稽核要求。若模型驗證採用包含隨機資料切分的 k-fold 交叉驗證，下列何者最能確保每次執行時樣本分割結果一致？
答案 （B）
核心概念
隨機切分要每次一樣，就把隨機數種子固定下來。
k-fold 交叉驗證的切分是隨機的，每次執行結果都不同，稽核就沒辦法重現。電腦的「隨機」其實是由一個種子（Random Seed）算出來的亂數序列，種子固定，序列就固定，切分結果也就完全一樣。這是模型治理裡「可重現性」最基本的做法。
答題技巧
快速判斷技巧：「可重現」「每次結果一致」，答案就是固定隨機數種子（Random Seed）。 ・要重現隨機過程 → 固定種子 ・要評估更穩定 → 多次重複取平均 ・要評估更細 → 提高 k 值
易錯陷阱：(D) 取平均聽起來很嚴謹，容易被「稽核」兩個字帶著走。 關鍵差異：平均是把不一致「攤平」，題目要的是根本不會不一致。