iPAS 考題解析
某醫院研究特定心血管疾病的成因，收集了50名病患與150名正常人的年齡、血壓、血型等三項屬性變數。此研究適合使用下列哪一種機器學習模型來建立？
初級 人工智慧基礎概論
難度：中等 ★★☆
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
- 機器學習概念
- 能力指標
- 機器學習基本原理（L11301）
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「機器學習概念」範疇， 對應的能力指標為「機器學習基本原理」，涵蓋模型訓練與泛化機制等核心知識點。 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
某醫院研究特定心血管疾病的成因，收集了50名病患與150名正常人的年齡、血壓、血型等三項屬性變數。此研究適合使用下列哪一種機器學習模型來建立？
- A. 決策樹（Decision Tree） ✓ 正確答案
- B. 線性迴歸（Linear Regression）
- C. 基於密度之含噪空間聚類法（Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise, DBSCAN）
- D. K-means聚類（K-means Clustering）
詳細解析
正確答案：A. 決策樹（Decision Tree）
有標籤的分類問題（病患/正常人），且包含類別變數（如血型），決策樹（Decision Tree）最適合處理混合型特徵的分類任務。
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. 決策樹（Decision Tree） （正確）
題目是典型的監督式分類問題，目標是區分「病患」和「正常人」。決策樹能處理數值型（年齡、血壓）和類別型（血型）混合的特徵，且易於解釋，非常適合此類任務。
B. 線性迴歸（Linear Regression） （不正確）
線性迴歸（Linear Regression）是用於預測連續數值目標變數的迴歸模型，不適用於預測離散的類別（病患/正常人）分類問題。
C. 基於密度之含噪空間聚類法（Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise, DBSCAN） （不正確）
DBSCAN 是一種非監督式聚類（Clustering）演算法，用於在沒有標籤的情況下發現數據中的群組，不適用於已有明確標籤的分類任務。
D. K-means聚類（K-means Clustering） （不正確）
K-means 也是非監督式聚類（Clustering）演算法，且主要處理數值型數據，不適合處理有標籤的分類問題，尤其當特徵包含類別型變數時。
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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