iPAS 考題解析
在分類不平衡問題的交叉驗證中，「分層抽樣（Stratified Sampling）」結合「留一法（Leave-One-Out Cross-Validation）」的主要考量為何？
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
- 機器學習與深度學習
- 能力指標
- 機器學習原理與技術（L23201）
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「機器學習與深度學習」範疇， 對應的能力指標為「機器學習原理與技術」，涵蓋基礎理論、機率推論與模擬驗證技術等核心知識點。 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
在分類不平衡問題的交叉驗證中，「分層抽樣（Stratified Sampling）」結合「留一法（Leave-One-Out Cross-Validation）」的主要考量為何？
- A. 減少計算時間，使交叉驗證更快完成
- B. 確保每個 fold 的訓練集大小相同
- C. 確保每個 fold 的樣本完全不重複
- D. 確保每個 fold 中各類別的比例與原始資料集一致，避免評估偏差 ✓ 正確答案
詳細解析
正確答案：D. 確保每個 fold 中各類別的比例與原始資料集一致，避免評估偏差
分層抽樣（Stratified Sampling）確保交叉驗證的每個 fold 中，各類別的樣本比例與原始資料集相同，這對於類別不平衡資料尤為重要，否則某些 fold 可能完全沒有少數類樣本，導致評估結果不穩定或偏差。
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. 減少計算時間，使交叉驗證更快完成 （不正確）
分層抽樣不減少計算時間。
B. 確保每個 fold 的訓練集大小相同 （不正確）
確保各 fold 大小相同不是分層抽樣的主要目的。
C. 確保每個 fold 的樣本完全不重複 （不正確）
不重複是交叉驗證的基本設計，非分層抽樣的特別貢獻。
D. 確保每個 fold 中各類別的比例與原始資料集一致，避免評估偏差 （正確）
確保各 fold 類別比例與原始資料一致，此為分層抽樣的核心目的。
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。
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