iPAS 考題解析
請參考附圖，下列虛擬程式碼（pseudocode）最可能是在描述何種驗證法？ Input: - data_set: 包含 N 筆資料的資料集 - model_training_function: 用來訓練模型的函式 - model_evaluation_function: 用來評估模型的函式（如計算誤差或準確率） Output: - 平均評估指標（如平均準確率或平均誤差） Algorithm: 1. 初始化評估指標列表 metrics = [] 2. 對 i = 1 到 N: a. 將第 i 筆資料作為測試集 test_data b. 將其餘 N-1 筆資料作為訓練集 train_data c. 使用 model_training_function 在 train_data 上訓練模型 d. 使用訓練好的模型對 test_data 做預測，計算評估指標 metric_i e. 將 metric_i 加入 metrics 3. 計算 metrics 的平均值 mean_metric 4. 回傳 mean_metric
中級 大數據處理分析與應用
難度：基礎 ☆☆☆ 114 年考題
題目與選項
請參考附圖，下列虛擬程式碼（pseudocode）最可能是在描述何種驗證法？ Input: - data_set: 包含 N 筆資料的資料集 - model_training_function: 用來訓練模型的函式 - model_evaluation_function: 用來評估模型的函式（如計算誤差或準確率） Output: - 平均評估指標（如平均準確率或平均誤差） Algorithm: 1. 初始化評估指標列表 metrics = [] 2. 對 i = 1 到 N: a. 將第 i 筆資料作為測試集 test_data b. 將其餘 N-1 筆資料作為訓練集 train_data c. 使用 model_training_function 在 train_data 上訓練模型 d. 使用訓練好的模型對 test_data 做預測，計算評估指標 metric_i e. 將 metric_i 加入 metrics 3. 計算 metrics 的平均值 mean_metric 4. 回傳 mean_metric
- A. Hold-out 驗證（Hold-out Validation）
- B. 留一交叉驗證 LOOCV（Leave-One-Out Cross Validation） ✓ 正確答案
- C. K-fold 交叉驗證（K-fold Cross Validation）
- D. 拔靴法（Bootstrap）驗證
詳細解析
正確答案：B. 留一交叉驗證 LOOCV（Leave-One-Out Cross Validation）
每次只留一筆當測試、用剩下 N-1 筆訓練，重複 N 次取平均，這就是留一交叉驗證 LOOCV（Leave-One-Out Cross Validation），它是 K-fold 的極端特例：K=N。
延伸學習
本題尚未連結特定術語，你可以從以下常見主題開始探索相關知識。
中等題備考建議
- ▶ 本題屬於中等難度，需要理解概念之間的關聯與應用情境，不能只靠死背定義。
- ▶ 中等難度的題目常考「為什麼」和「怎麼用」，建議整理各技術的優缺點比較表。
- ▶ 練習時注意錯誤選項的陷阱設計，很多時候錯誤選項只有一兩個字的差異，需要仔細辨別。
- ▶ 建議用「費曼學習法」，嘗試向別人解釋這道題的解題思路，能講清楚就代表真正理解了。
同主題考題練習
以下題目與本題屬於相同的考試範疇，建議一併練習以加強對該主題的掌握程度。
某電商團隊觀察到，每位顧客對廣告推播的點擊行為可視為一次伯努利試驗（Bernoulli Trial），單次點擊成功機率為 p=0.4。當推播對象擴增至 5,000 位顧客時，團隊想快速預估「成功點擊總數」的分佈情形，以進行模型效能模擬與預測。若希望以常態分佈（Normal Distribution）近似原始分佈，下列哪一項判斷最為合理？
中級 大數據處理分析與應用 難度 ☆☆☆ 114 年
某電信公司導入生成式 AI 客服系統，利用過去對話紀錄與用戶行為資料訓練語言模型，在資料治理與合規審查過程中，團隊發現模型可能會在回答中生成包含真實姓名、電話或交易資訊的內容。為確保系統符合個資法及生成式 AI 的安全與隱私要求，下列哪一項作法最符合實務可行及法規原則？
中級 大數據處理分析與應用 難度 ☆☆☆ 114 年
某企業建置生成式 AI 系統，利用大量客服紀錄與產品評論資料訓練語言模型，以自動生成客服回覆與知識摘要。由於資料來源多樣，且包含非結構化文字、影像與表格資訊，團隊希望在不降低模型效能的前提下，提升資料處理效率與一致性，下列哪一種資料處理策略最適合？
中級 大數據處理分析與應用 難度 ☆☆☆ 114 年
iPAS AI 應用規劃師認證簡介
iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度， 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目， 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目， 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自中級考試範圍，需要具備紮實的技術基礎才能正確作答。
開始準備 iPAS 考試
本題來自 114 年 AI 應用規劃師中級考試。 想通過 iPAS 認證？從完整題庫練習開始，搭配術語詞典與備考攻略，系統化提升你的 AI 知識。