iPAS 考題解析
以下 Python 程式碼的執行結果為何？ ```python import numpy as np y_true = np.array([3, -0.5, 2, 7]) y_pred = np.array([2.5, 0.0, 2, 8]) mse = np.mean((y_true - y_pred) ** 2) print(round(mse, 4)) ```
中級 機器學習技術與應用
難度：進階 ★★★ 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
以下 Python 程式碼的執行結果為何？ ```python import numpy as np y_true = np.array([3, -0.5, 2, 7]) y_pred = np.array([2.5, 0.0, 2, 8]) mse = np.mean((y_true - y_pred) ** 2) print(round(mse, 4)) ```
- A. 0.375 ✓ 正確答案
- B. 0.3750
- C. 1.5
- D. 0.1875
詳細解析
正確答案：A. 0.375
計算：差值 = [3-2.5, -0.5-0, 2-2, 7-8] = [0.5, -0.5, 0, -1]。差值平方 = [0.25, 0.25, 0, 1]。平均 = (0.25+0.25+0+1)/4 = 1.5/4 = 0.375。round(0.375, 4) = 0.375，print 輸出 0.375（Python 輸出整數位後不補零，B 選項 0.3750 多一個零）。注意 Python print(0.375) 輸出為 0.375 而非 0.3750。
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. 0.375 （正確）
0.375 是正確計算結果，Python 會輸出 0.375。
B. 0.3750 （不正確）
0.3750 多一個尾部零，Python 浮點數不會多餘補零，實際輸出為 0.375。
C. 1.5 （不正確）
1.5 是差值平方的總和，未除以 n。
D. 0.1875 （不正確）
0.1875 不符合計算結果。
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。
進階題備考建議
- ▶ 本題屬於進階難度，涉及技術原理的深入理解或跨領域整合應用，需要紮實的基礎。
- ▶ 進階題通常需要你綜合多個知識點才能判斷，建議建立知識圖譜，把相關概念串聯起來。
- ▶ 如果這題答錯了，建議回頭複習相關的基礎概念，確保每一層知識都沒有漏洞。
- ▶ 中級考試的進階題佔比較高，建議先把初級範圍的基礎打穩，再挑戰中級進階題。
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。
某零售公司希望利用顧客的年齡與每月消費金額，預測顧客是否為高價值顧客。提供相關資料 data.csv，包含欄位 Age、Spending、HighValue。請將下列程式碼片段依正確順序排序，以完成模型的建立與預測。 ``` a. from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) b. from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) c. import pandas as pd data = pd.read_csv("data.csv") X = data[["Age", "Spending"]] y = data["HighValue"] d. y_pred = model.predict(X_test) print("Predictions:", y_pred[:5]) ```
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。