iPAS 考題解析某醫院希望開發一個系統，根據患者的年齡、血壓與 BMI 等資訊，預測其罹患糖尿病的機率（0~1），並依據預測值是否超過 0.5 做出風險警示。下列哪一種模型最適合用於此分類任務？

解析

正確答案：A. 邏輯迴歸（Logistic Regression）；

邏輯迴歸能輸出 0 到 1 之間的機率值，非常適合需要機率預測的二元分類任務。題目要求預測罹患糖尿病的機率並設定閾值 0.5 做風險警示，邏輯迴歸直接滿足此需求。

每個選項為什麼對或錯

• A 邏輯迴歸（Logistic Regression）； 正解

  邏輯迴歸輸出 0~1 的機率值，能直接用閾值 0.5 做二元分類，最適合此任務。

• B 支援向量機（Support Vector Machine）； 錯誤選項

  SVM 主要輸出分類結果而非機率值，雖然可轉換但不如邏輯迴歸直觀。

• C 決策樹（Decision Tree）； 錯誤選項

  決策樹可用於分類但不直接輸出連續機率值，較不符合此場景的需求。

• D K 平均演算法（K-means） 錯誤選項

  K-means 是非監督式分群演算法，無法用於有標籤的分類預測任務。

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