iPAS 考題解析
下列哪一種特徵工程技巧，最適合將「星期幾」和「24 小時制時間」這兩個欄位結合，以預測通勤時間？
初級 人工智慧基礎概論
難度：中等 ★★☆ 114 年考題
考試範圍定位
- 考試等級
- 初級能力鑑定
- 考試科目
- 人工智慧基礎概論
- 知識主題
- 資料處理與分析概念
- 能力指標
- 資料整理與分析流程（L11202）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師初級能力鑑定「人工智慧基礎概論」科目中的「資料處理與分析概念」範疇， 對應的能力指標為「資料整理與分析流程」，涵蓋資料收集、清理、特徵工程、資料標準化等核心知識點。 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
下列哪一種特徵工程技巧，最適合將「星期幾」和「24 小時制時間」這兩個欄位結合，以預測通勤時間？
- A. One-hot 編碼（One-hot encoding）；
- B. 正規化（Normalization）；
- C. 特徵交叉（Feature Cross）； ✓ 正確答案
- D. 寬深模型（Wide and Deep）
詳細解析
正確答案：C. 特徵交叉（Feature Cross）；
特徵交叉（Feature Cross）能將兩個或多個特徵組合成新特徵，捕捉它們之間的交互作用。星期幾和時間的組合（如「週一早上8點」vs「週六早上8點」）對通勤時間有不同影響，特徵交叉能有效表達這種組合效果。
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. One-hot 編碼（One-hot encoding）； （不正確）
One-hot 編碼將類別變數轉為二元向量，但無法捕捉兩個特徵之間的交互關係。
B. 正規化（Normalization）； （不正確）
正規化是將數值縮放到特定範圍，不涉及特徵組合。
C. 特徵交叉（Feature Cross）； （正確）
特徵交叉能將星期幾和時間組合，捕捉如「週一上班時段」的交互效果，最適合此場景。
D. 寬深模型（Wide and Deep） （不正確）
寬深模型是一種模型架構，不是特徵工程技巧。
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。
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初級 人工智慧基礎概論 難度 ★★☆ 114 年
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初級 人工智慧基礎概論 難度 ★★☆ 115 年
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初級 人工智慧基礎概論 難度 ★☆☆
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。 本題來自初級考試範圍，適合正在準備初級認證的考生練習。
開始準備 iPAS 考試
本題來自 114 年 AI 應用規劃師初級考試。 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。