iPAS 考題解析
標準化的主要作用為何？
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
- 數據準備與特徵工程（L23301）
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「數據準備與特徵工程」，涵蓋資料清洗、特徵縮放、類別編碼（One-Hot）、缺失值處理等核心知識點。 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
標準化的主要作用為何？
- A. 將數值範圍壓縮至 0~1，標準差為 -1
- B. 將數值轉換為平均值 0、標準差 1 ✓ 正確答案
- C. 移除異常值
- D. 增加特徵間的相關性
詳細解析
正確答案：B. 將數值轉換為平均值 0、標準差 1
標準化（Standardization） Z = (x - μ) / σ，結果的平均值為 0、標準差為 1。消除不同特徵之間的量級差異，讓模型公平對待每個特徵。
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. 將數值範圍壓縮至 0~1，標準差為 -1 （不正確）
0~1 是 Min-Max 正規化（Normalization），且標準差不可能是 -1
C. 移除異常值 （不正確）
標準化（Standardization）不移除異常值，只是改變尺度
D. 增加特徵間的相關性 （不正確）
標準化（Standardization）不改變特徵間的相關性
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
本題來自 iPAS 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。