iPAS 考題解析
一個已訓練的機器學習模型在驗證集表現良好，但在測試集上性能明顯下降。持續增加更多特徵能解決此問題嗎？為什麼？
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
- 機器學習建模與參數調校
- 能力指標
- 模型訓練、評估與驗證（L23303）
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「機器學習建模與參數調校」範疇， 對應的能力指標為「模型訓練、評估與驗證」，涵蓋模型訓練、泛化能力與穩定性評估等核心知識點。 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
一個已訓練的機器學習模型在驗證集表現良好，但在測試集上性能明顯下降。持續增加更多特徵能解決此問題嗎？為什麼？
- A. 能，更多特徵讓模型有更豐富的資訊做決策
- B. 能，只要特徵與目標相關就能提升泛化能力
- C. 不能，這是欠擬合問題，應降低正則化強度
- D. 不能，這是過擬合問題，增加特徵反而加劇問題；應增加資料量、加強正則化或簡化模型 ✓ 正確答案
詳細解析
正確答案：D. 不能，這是過擬合問題，增加特徵反而加劇問題；應增加資料量、加強正則化或簡化模型
驗證集好但測試集差，這是過擬合（Overfitting）的典型表現，模型過度擬合訓練/驗證資料的雜訊。增加更多特徵反而會加劇過擬合。正確做法是增加訓練資料量、加強正則化（L1/L2/Dropout）、簡化模型架構，或使用交叉驗證重新評估。
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. 能，更多特徵讓模型有更豐富的資訊做決策 （不正確）
增加特徵會加劇過擬合問題，不是解決方案。
B. 能，只要特徵與目標相關就能提升泛化能力 （不正確）
即使特徵相關，過多特徵仍會加劇過擬合。
C. 不能，這是欠擬合問題，應降低正則化強度 （不正確）
欠擬合表現為訓練集和測試集都差，與題目描述不符。
D. 不能，這是過擬合問題，增加特徵反而加劇問題；應增加資料量、加強正則化或簡化模型 （正確）
這是過擬合問題，增加特徵加劇問題，應增加資料/正則化/簡化，此為正確描述。
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
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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
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