iPAS 考題解析
考慮資料集已經補填遺漏值，參考下圖執行結果，下列何者正確？ from sklearn.linear_model import LinearRegression import statsmodels.api as sm X = df[['youtube', 'facebook', 'newspaper']] y = df['sales'] reg = 空格1 print(reg.coef_) X2 = sm.add_constant(X) model_sm = 空格2 print(model_sm.summary()) （OLS 結果：R-squared 0.898、Adj. R-squared 0.896、F-statistic 573.0、No. Observations 200、Df Residuals 196、Df Model 3；coef: const 3.5561、youtube 0.0455、facebook 0.1891、newspaper -0.0006；P>|t|: const 0.000、youtube 0.000、facebook 0.000、newspaper 0.914） A：空格 1 完整語法 reg = LinearRegression().fit(y, X) B：空格 1 完整語法 reg = LinearRegression().fit(X, y) C：print(reg.coef_) 結果為包括截距項等 4 個係數值 D：空格 2 完整語法 sm.OLS(X2, y).fit() E：model_sm 迴歸模型的所有迴歸係數在 α=0.05 之下具有顯著的解釋力 F：截距項係數值為 3.5561
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
考慮資料集已經補填遺漏值，參考下圖執行結果，下列何者正確？ from sklearn.linear_model import LinearRegression import statsmodels.api as sm X = df[['youtube', 'facebook', 'newspaper']] y = df['sales'] reg = 空格1 print(reg.coef_) X2 = sm.add_constant(X) model_sm = 空格2 print(model_sm.summary()) （OLS 結果：R-squared 0.898、Adj. R-squared 0.896、F-statistic 573.0、No. Observations 200、Df Residuals 196、Df Model 3；coef: const 3.5561、youtube 0.0455、facebook 0.1891、newspaper -0.0006；P>|t|: const 0.000、youtube 0.000、facebook 0.000、newspaper 0.914） A：空格 1 完整語法 reg = LinearRegression().fit(y, X) B：空格 1 完整語法 reg = LinearRegression().fit(X, y) C：print(reg.coef_) 結果為包括截距項等 4 個係數值 D：空格 2 完整語法 sm.OLS(X2, y).fit() E：model_sm 迴歸模型的所有迴歸係數在 α=0.05 之下具有顯著的解釋力 F：截距項係數值為 3.5561
- A. B、C、F
- B. B、F ✓ 正確答案
- C. A、C、D、F
- D. B、E
詳細解析
正確答案：B. B、F
正確答案是總選項 B（敘述 B 和 F）：B（fit 參數順序 X 在前 y 在後）正確，F（截距項 const = 3.5561）正確。C 錯因為 sklearn 的 coef_ 不含截距（只有 3 個係數），E 錯因為 newspaper 的 p-value=0.914 不顯著。
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。
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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。