iPAS 考題解析
KNN 搭配交叉驗證計算準確率的正確程式碼為何？
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
KNN 搭配交叉驗證計算準確率的正確程式碼為何？
- A. 使用 StratifiedKFold 搭配 scoring='accuracy' ✓ 正確答案
- B. 使用 KFold 搭配 scoring='f1'
- C. 使用 cv=5 搭配 scoring='accuracy'
- D. 使用 RepeatedKFold
詳細解析
正確答案：A. 使用 StratifiedKFold 搭配 scoring='accuracy'
StratifiedKFold 確保每個 fold 中各類別比例一致（避免類別不平衡影響），scoring='accuracy' 計算每個 fold 的準確率（Accuracy）。
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. 使用 StratifiedKFold 搭配 scoring='accuracy' （正確）
正確。StratifiedKFold 確保每個折疊（fold）中的類別比例與原始資料集一致，這對類別不平衡的資料特別重要。`scoring='accuracy'` 則明確指定計算準確率。
B. 使用 KFold 搭配 scoring='f1' （不正確）
錯誤。KFold 不會考慮類別分層，可能導致某些折疊中類別分佈不均。而且 `scoring='f1'` 是計算 F1 分數，不是題目要求的準確率。
C. 使用 cv=5 搭配 scoring='accuracy' （不正確）
錯誤。`cv=5` 只是指定了折疊數量，但預設的 KFold 不會進行分層抽樣。雖然 `scoring='accuracy'` 是對的，但沒有分層可能導致評估結果不穩定。
D. 使用 RepeatedKFold （不正確）
錯誤。RepeatedKFold 會重複多次 KFold，可以減少結果的隨機性，但它本身也不會進行分層抽樣。對於類別不平衡問題，StratifiedKFold 仍是更好的選擇。
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。
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