iPAS 考題解析
類別不平衡時，最直接的資料層面解決方法為何？
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
- 機器學習基礎數學
- 能力指標
- 機率/統計之機器學習基礎應用（L23101）
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「機器學習基礎數學」範疇， 對應的能力指標為「機率/統計之機器學習基礎應用」，涵蓋數據的數學分佈特性、變異解釋等核心知識點。 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
類別不平衡時，最直接的資料層面解決方法為何？
- A. 資料重抽樣（過採樣少數類或欠採樣多數類） ✓ 正確答案
- B. 特徵選擇
- C. 模型正則化
- D. 超參數調整
詳細解析
正確答案：A. 資料重抽樣（過採樣少數類或欠採樣多數類）
資料重抽樣直接改變訓練資料中各類別的比例：過採樣增加少數類的樣本，欠採樣減少多數類的樣本，讓模型能平衡學習各類別。
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. 資料重抽樣（過採樣少數類或欠採樣多數類） （正確）
這是處理類別不平衡最直接且常用的資料層面方法。透過過採樣（增加少數類樣本）或欠採樣（減少多數類樣本），可以直接改變訓練資料中各類別的比例，讓模型在訓練時能更公平地學習所有類別。
B. 特徵選擇 （不正確）
特徵選擇是從原始特徵中選出最相關或最重要的子集，目的是降低維度、提高模型效率和準確度，但它並不能直接解決資料集中的類別不平衡問題。
C. 模型正則化 （不正確）
模型正則化（Regularization）主要是用來防止模型過度擬合（Overfitting），透過懲罰複雜模型來提高泛化能力。它並不是針對類別不平衡問題的直接解決方案。
D. 超參數調整 （不正確）
超參數調整是優化模型性能的重要步驟，但它通常是針對模型本身的學習過程進行優化，並不能直接改變原始資料的類別分佈或解決類別不平衡問題。
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。
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中級 機器學習技術與應用 難度 ★★☆ 114 年
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中級 機器學習技術與應用 難度 ★★☆ 114 年
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。
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