回想一下，R^2 和 RMSE 都是用來評估迴歸模型效能的指標，提供解讀模型擬合度的不同觀點。以下哪一個關於 R^2 或 RMSE 的敘述是錯的？
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在深入之前，先更了解你的問題！接著學習如何用統計與視覺化來檢視你的資料集。
真實世界的資料很少一開始就乾淨、可直接分析。本章將帶你學會移除不需要的資訊、處理遺漏值，並將其他資料加入你的分析。
本章將帶你建立新的特徵，讓機器學習模型能從中學習。我們會示範如何透過欄位組合產生特徵、從凌亂的欄位中擷取數值，或進行編碼以獲得更佳結果。
本章將學習如何選擇適合的模型類型，然後將資料套用到模型並進行評估。最後，我們會解讀結果並將模型保存以便之後使用。
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