iPAS AI 應用規劃師

iPAS 考題解析

正樣本僅佔 3% 時,最不適合用來評估模型的指標為何?

中級 機器學習技術與應用 難度:進階 ★★★

考試範圍定位

考試等級
中級能力鑑定
考試科目
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

正樣本僅佔 3% 時,最不適合用來評估模型的指標為何?

  • A. SMOTE 過採樣後的 F1
  • B. 調整類別權重後的 Recall
  • C. 直接使用 Accuracy 作為主要指標 ✓ 正確答案
  • D. 欠採樣多數類後的 AUC

詳細解析

正確答案:C. 直接使用 Accuracy 作為主要指標

類別極度不平衡時,模型全部猜多數類(負)就能達到 97% Accuracy,但一個正例都沒找到。Accuracy 在這種情況下毫無意義。

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. SMOTE 過採樣後的 F1 (不正確)

SMOTE + F1 是合理的評估方式

B. 調整類別權重後的 Recall (不正確)

調整權重 + Recall 能關注少數類的偵測率

D. 欠採樣多數類後的 AUC (不正確)

欠採樣 + AUC 也是可行的評估方式

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。

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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