iPAS 考題解析
既能避免過擬合又能自動篩選特徵的方法為何？
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
既能避免過擬合又能自動篩選特徵的方法為何？
- A. Early Stopping
- B. Ridge Regression (L2)
- C. 僅使用 Ridge
- D. L1 正則化 (Lasso) ✓ 正確答案
詳細解析
正確答案：D. L1 正則化 (Lasso)
Lasso (L1) 一石二鳥：正則化（Regularization）項限制權重大小（防過擬合（Overfitting）），且傾向把不重要的權重壓到零（自動特徵選擇（Feature Selection））。Ridge (L2) 只能縮小權重但不會歸零。
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. Early Stopping （不正確）
Early Stopping 防過擬合（Overfitting）但不做特徵選擇（Feature Selection）
B. Ridge Regression (L2) （不正確）
Ridge 只縮小權重不歸零，不能自動篩選特徵
C. 僅使用 Ridge （不正確）
同上，Ridge 不做特徵選擇（Feature Selection）
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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