iPAS 考題解析
使用鐵達尼號（Titanic）資料集進行多層感知機（Multilayer Perceptron, MLP）分類預測分析，其中 survived 為反應變數（1 表示存活，0 表示死亡）。資料載入後切分為 X_train（前 9 欄）/y_train（survived）/X_test/y_test，型別為 float32。 參考下圖程式碼： X_train -= X_train.mean(axis=0) X_train /= X_train.std(axis=0) X_test -= X_test.mean(axis=0) X_test /= X_test.std(axis=0) 敘述（複選 sub-options）： A：X_train -= X_train.mean(axis=0) 將每個訓練集特徵的平均值調整為 0 B：X_train /= X_train.std(axis=0) 將每個訓練集特徵的標準差調整為 0 C：X_train 處理結果會將資料壓縮到 0 和 1 之間 D：標準化結果防止梯度爆炸或消失 E：標準化是屬於特徵選擇（Feature Selection）方法 F：X_train 程式碼應修正為 X_train = X_train.std(axis=0)，X_test 程式碼應修正為 X_test = X_test.std(axis=0) 請問下列何者正確？（4 個選項各為不同的子敘述組合）
中級 機器學習技術與應用
難度：基礎 ☆☆☆ 114 年考題
題目與選項
使用鐵達尼號（Titanic）資料集進行多層感知機（Multilayer Perceptron, MLP）分類預測分析，其中 survived 為反應變數（1 表示存活，0 表示死亡）。資料載入後切分為 X_train（前 9 欄）/y_train（survived）/X_test/y_test，型別為 float32。 參考下圖程式碼： X_train -= X_train.mean(axis=0) X_train /= X_train.std(axis=0) X_test -= X_test.mean(axis=0) X_test /= X_test.std(axis=0) 敘述（複選 sub-options）： A：X_train -= X_train.mean(axis=0) 將每個訓練集特徵的平均值調整為 0 B：X_train /= X_train.std(axis=0) 將每個訓練集特徵的標準差調整為 0 C：X_train 處理結果會將資料壓縮到 0 和 1 之間 D：標準化結果防止梯度爆炸或消失 E：標準化是屬於特徵選擇（Feature Selection）方法 F：X_train 程式碼應修正為 X_train = X_train.std(axis=0)，X_test 程式碼應修正為 X_test = X_test.std(axis=0) 請問下列何者正確？（4 個選項各為不同的子敘述組合）
- A. A、B、C、D（子敘述 A、B、C、D 正確）
- B. A、E（子敘述 A、E 正確）
- C. A、D（子敘述 A、D 正確） ✓ 正確答案
- D. A、C、F（子敘述 A、C、F 正確）
詳細解析
正確答案：C. A、D（子敘述 A、D 正確）
6 個子敘述中正確的是子敘述 A（平均值調整為 0）和子敘述 D（防止梯度爆炸/消失），選項 C 的「A、D」組合即為正解。其餘子敘述 B、C、E、F 各有明確錯誤。
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。
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
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