iPAS 考題解析
在房價預測任務中，若發現特徵如「房間數」與「坪數」存在高度多重共線性（Multicollinearity），為降低共線性對模型參數估計的負面影響，應優先選擇下列哪種模型？
中級 人工智慧技術應用與規劃
難度：中等 ★★☆ 114 年考題
考試範圍定位
- 考試等級
- 中級能力鑑定
- 考試科目
- AI 技術應用與規劃
- 知識主題
- AI 相關技術應用
- 能力指標
- 自然語言處理技術與應用（L21101）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師中級能力鑑定「AI 技術應用與規劃」科目中的「AI 相關技術應用」範疇， 對應的能力指標為「自然語言處理技術與應用」，涵蓋NLP、文本分類、情感分析、NER、機器翻譯等核心知識點。 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
在房價預測任務中，若發現特徵如「房間數」與「坪數」存在高度多重共線性（Multicollinearity），為降低共線性對模型參數估計的負面影響，應優先選擇下列哪種模型？
- A. 不受多重共線性影響的決策樹模型
- B. 傳統線性迴歸模型，不含正則化項
- C. 支持向量機搭配線性核函數
- D. 含L1正則化的LASSO迴歸模型 ✓ 正確答案
詳細解析
正確答案：D. 含L1正則化的LASSO迴歸模型
LASSO迴歸的L1正則化懲罰項可以壓縮甚至消除冗餘特徵的係數，在存在多重共線性時自動進行特徵選擇，使高度相關的特徵中只有最重要的保留非零係數，有效降低共線性影響。
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. 不受多重共線性影響的決策樹模型 （不正確）
決策樹確實不受多重共線性影響，但題目要求的是「降低共線性對模型參數估計的影響」，LASSO更直接。
B. 傳統線性迴歸模型，不含正則化項 （不正確）
傳統線性迴歸在多重共線性下係數估計最不穩定，是最差選擇。
C. 支持向量機搭配線性核函數 （不正確）
線性SVM本質上類似線性迴歸，對多重共線性同樣敏感。
D. 含L1正則化的LASSO迴歸模型 （正確）
LASSO的L1正則化能進行特徵選擇，直接應對多重共線性問題，是最適合的選擇。
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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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
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。