iPAS 考題解析
某金融機構要開發信用評分卡模型，要求模型具備可解釋性、能輸出每個客戶的違約機率，且監管機構要求能清楚說明拒絕貸款的原因。下列哪個模型選擇最為適合？
中級 機器學習技術與應用
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
- 機器學習技術與應用
- 知識主題
- 機器學習基礎數學
- 能力指標
- 機率/統計之機器學習基礎應用（L23101）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師中級能力鑑定「機器學習技術與應用」科目中的「機器學習基礎數學」範疇， 對應的能力指標為「機率/統計之機器學習基礎應用」，涵蓋數據的數學分佈特性、變異解釋等核心知識點。 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
某金融機構要開發信用評分卡模型，要求模型具備可解釋性、能輸出每個客戶的違約機率，且監管機構要求能清楚說明拒絕貸款的原因。下列哪個模型選擇最為適合？
- A. 邏輯迴歸（Logistic Regression）配合評分卡轉換 ✓ 正確答案
- B. XGBoost 配合 SHAP 解釋
- C. 深度神經網路配合 LIME 解釋
- D. 隨機森林配合特徵重要性排序
詳細解析
正確答案：A. 邏輯迴歸（Logistic Regression）配合評分卡轉換
信用評分卡（Scorecard）傳統上使用邏輯迴歸，其係數具有直接的可解釋性，且能輸出違約機率，符合監管機構的要求。評分卡轉換（Weight of Evidence/Information Value）進一步使結果對業務人員友善，是金融業監管環境下的標準做法。
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. 邏輯迴歸（Logistic Regression）配合評分卡轉換 （正確）
邏輯迴歸配合評分卡是金融業監管合規的標準方案，此為正確選擇。
B. XGBoost 配合 SHAP 解釋 （不正確）
XGBoost+SHAP 雖有一定解釋性，但監管機構通常要求更高的透明度。
C. 深度神經網路配合 LIME 解釋 （不正確）
深度神經網路即使配合 LIME 也難以完全滿足監管的透明度要求。
D. 隨機森林配合特徵重要性排序 （不正確）
隨機森林的特徵重要性是整體統計，無法針對單一客戶說明拒絕原因。
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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中級 機器學習技術與應用 難度 ★★★ 114 年
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中級 機器學習技術與應用 難度 ★★☆ 114 年
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中級 機器學習技術與應用 難度 ★★☆ 114 年
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。