18. 下列何者最能同時反映 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)相較於傳統梯度提升決策樹(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)的主要技術改進？ (A)引入正則化項(Regularization)以抑制過擬合，並支援缺失值自動處理與並行化訓練； (B)改以隨機森林(Random Forest)架構取代樹模型以提升準確率； (C)以類神經網路(Neural Network)取代弱分類器(Weak Learners)； (D)採用批次正規化(Batch Normalization)技術提升模型穩定性