iPAS 考題解析
下列哪一種特徵工程技巧,最適合將「星期幾」和「24小時制時間」這兩個欄位結合,以預測通勤時間?
考試範圍定位
- 考試等級
- 初級能力鑑定
- 考試科目
- 人工智慧基礎概論
- 知識主題
- 資料處理與分析概念
- 能力指標
- 資料整理與分析流程(L11202)
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師初級能力鑑定「人工智慧基礎概論」科目中的「資料處理與分析概念」範疇, 對應的能力指標為「資料整理與分析流程」,涵蓋資料收集、清理、特徵工程、資料標準化等核心知識點。 考生在準備這個範疇時,需要掌握相關的理論基礎與實務應用。
題目與選項
下列哪一種特徵工程技巧,最適合將「星期幾」和「24小時制時間」這兩個欄位結合,以預測通勤時間?
- A. One-hot 編碼(One-hot encoding);
- B. 正規化(Normalization);
- C. 特徵交叉(Feature Cross); ✓ 正確答案
- D. 寬深模型(Wide and Deep)
詳細解析
正確答案:C. 特徵交叉(Feature Cross);
特徵交叉(Feature Cross)能將兩個特徵組合成新特徵,捕捉「星期幾」與「時間」的交互效應(Interaction Effect)來預測通勤時間。
各選項逐一解析
理解每個選項為什麼對或錯,是真正掌握這個知識點的關鍵。以下逐一分析每個選項的含義與判斷依據。
A. One-hot 編碼(One-hot encoding); (不正確)
One-hot 編碼(One-hot Encoding)是將類別變數轉為二元向量,不是組合兩個特徵
B. 正規化(Normalization); (不正確)
正規化(Normalization)是縮放數值範圍,不是組合特徵
D. 寬深模型(Wide and Deep) (不正確)
寬深模型(Wide and Deep)是一種模型架構,不是特徵工程(Feature Engineering)技巧
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。
進階題備考建議
- ▶ 本題屬於進階難度,涉及技術原理的深入理解或跨領域整合應用,需要紮實的基礎。
- ▶ 進階題通常需要你綜合多個知識點才能判斷,建議建立知識圖譜,把相關概念串聯起來。
- ▶ 如果這題答錯了,建議回頭複習相關的基礎概念,確保每一層知識都沒有漏洞。
- ▶ 中級考試的進階題佔比較高,建議先把初級範圍的基礎打穩,再挑戰中級進階題。
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。 本題來自初級考試範圍,適合正在準備初級認證的考生練習。
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