某公司正在建構一個潛在客戶優先排序工具，以便員工可以聯繫潛在客戶。員工必須能夠根據他們的領域專業知識，查看並手動調整輸入變數的重要性（權重）。哪種類型的 ML 模型支援此要求？

羅吉斯迴歸模型是正確答案，因為它是一種可解釋的線性模型，允許使用者直接查看每個輸入變數的權重。員工可以透過調整這些權重來手動修改變數的重要性，以反映他們的領域專業知識，這直接滿足了題目中「查看並手動調整輸入變數的重要性（權重）」的要求。 其他選項則不適合： 在主成分上訓練的深度學習模型和神經網路都是複雜的非線性模型，其內部運作通常是「黑箱」，難以直接解釋或手動調整個別輸入變數的權重。K-最近鄰 (k-NN) 模型是一種基於實例的學習演算法，它不為輸入變數分配明確的權重，因此無法滿足手動調整權重的要求。