iPAS AI 應用規劃師

iPAS 考題解析

罕見疾病(陽性率<1%)分類中,最能提升少數類偵測率的方法為何?

中級 大數據處理分析與應用 難度:進階 ★★★★

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
大數據分析方法與工具
能力指標
常見的大數據分析方法(L22302)

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「大數據分析方法與工具」範疇, 對應的能力指標為「常見的大數據分析方法」,涵蓋數據分析演算法、模式識別以及資料不平衡處理策略等核心知識點。 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

罕見疾病(陽性率<1%)分類中,最能提升少數類偵測率的方法為何?

  • A. 隨機過採樣
  • B. 隨機欠採樣
  • C. SMOTE ✓ 正確答案
  • D. 僅調整決策閾值

詳細解析

正確答案:C. SMOTE

SMOTE 在少數類樣本之間插值產生「合成」新樣本,不是簡單複製(過採樣)或刪除多數類(欠採樣),能更有效地擴充少數類的多樣性。

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. 隨機過採樣 (不正確)

隨機過採樣只是複製相同樣本,容易過擬合(Overfitting)

B. 隨機欠採樣 (不正確)

欠採樣會丟失多數類的大量資訊

D. 僅調整決策閾值 (不正確)

調整閾值可以改善但不能增加模型學到的少數類特徵

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。

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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