iPAS 考題解析
某電信公司建立機器學習模型預測用戶流失風險。資料中包含多個類別型特徵（Categorical Features），例如「費率方案類型」與「客戶地區」。為使模型能有效使用這些特徵，下列何者最直接用於將類別型特徵轉換為模型可處理的數值格式？
初級 人工智慧基礎概論
難度：基礎 ☆☆☆ 115 年考題
題目與選項
某電信公司建立機器學習模型預測用戶流失風險。資料中包含多個類別型特徵（Categorical Features），例如「費率方案類型」與「客戶地區」。為使模型能有效使用這些特徵，下列何者最直接用於將類別型特徵轉換為模型可處理的數值格式？
- A. 資料分群（Data Clustering）
- B. 特徵交叉（Feature Cross）
- C. One-hot 編碼（One-hot Encoding） ✓ 正確答案
- D. 寬深模型（Wide and Deep）
詳細解析
正確答案：C. One-hot 編碼（One-hot Encoding）
把類別型特徵（費率方案、地區）轉成模型可讀的數值，直接使用的方法是 One-hot 編碼（One-hot Encoding）：每個類別變成一個獨立的 0/1 欄位，不帶任何順序關係。
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
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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。 本題來自初級考試範圍，適合正在準備初級認證的考生練習。
開始準備 iPAS 考試
本題來自 115 年 AI 應用規劃師初級考試。 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。