iPAS 考題解析
考慮資料集已經填補遺漏值，參考下圖執行結果，OLS迴歸輸出顯示：R-squared=0.898，迴歸係數：youtube=0.0455、facebook=0.1891、newspaper=-0.0006，截距=3.5561，newspaper的p值=0.914（不顯著）。 程式碼架構： X = df[['youtube','facebook','newspaper']] y = df['sales'] reg = 空格1 print(reg.coef_) X2 = sm.add_constant(X) model_sm = 空格2 print(model_sm.summary()) 各陳述： A: 空格1完整語法 reg = LinearRegression().fit(y, X) B: 空格1完整語法 reg = LinearRegression().fit(X, y) C: print(reg.coef_)結果為包括截距項等4個係數值 D: 空格2完整語法 sm.OLS(X2, y).fit() E: model_sm迴歸模型的所有迴歸係數在α=0.05之下具有顯著的解釋力 F: 截距項係數值為3.5561 下列哪些陳述正確？
中級 大數據處理分析與應用
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
- 大數據處理分析與應用
- 知識主題
- 大數據在人工智慧之應用
- 能力指標
- 大數據在鑑別式 AI 中的應用（L22402）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師中級能力鑑定「大數據處理分析與應用」科目中的「大數據在人工智慧之應用」範疇， 對應的能力指標為「大數據在鑑別式 AI 中的應用」，涵蓋大數據應用於預測、分類等鑑別式任務等核心知識點。 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
考慮資料集已經填補遺漏值，參考下圖執行結果，OLS迴歸輸出顯示：R-squared=0.898，迴歸係數：youtube=0.0455、facebook=0.1891、newspaper=-0.0006，截距=3.5561，newspaper的p值=0.914（不顯著）。 程式碼架構： X = df[['youtube','facebook','newspaper']] y = df['sales'] reg = 空格1 print(reg.coef_) X2 = sm.add_constant(X) model_sm = 空格2 print(model_sm.summary()) 各陳述： A: 空格1完整語法 reg = LinearRegression().fit(y, X) B: 空格1完整語法 reg = LinearRegression().fit(X, y) C: print(reg.coef_)結果為包括截距項等4個係數值 D: 空格2完整語法 sm.OLS(X2, y).fit() E: model_sm迴歸模型的所有迴歸係數在α=0.05之下具有顯著的解釋力 F: 截距項係數值為3.5561 下列哪些陳述正確？
- A. B、C、F
- B. B、F ✓ 正確答案
- C. A、C、D、F
- D. B、E
詳細解析
正確答案：B. B、F
sklearn的LinearRegression().fit(X, y)正確語法是X在前、y在後（B正確）。coef_只包含特徵係數不含截距，截距在intercept_中（C錯誤）。statsmodels的OLS語法是sm.OLS(y, X2).fit()，y在前（D錯誤）。newspaper p=0.914>0.05故E錯誤。截距3.5561從summary輸出可讀到（F正確）。
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. B、C、F （不正確）
B和F均正確，但C（coef_含截距）錯誤，故A組合不正確。
B. B、F （正確）
B正確（fit(X,y)），F正確（截距3.5561），C和D均錯誤，只有B和F是正確陳述。
C. A、C、D、F （不正確）
A錯誤（fit參數順序應為(X,y)不是(y,X)），C和D均錯誤，此組合不正確。
D. B、E （不正確）
E錯誤（newspaper p=0.914，在α=0.05下不顯著），故此組合不正確。
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。
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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。