iPAS 考題解析
某醫院研究團隊蒐集了大量病患的「收縮壓」數據，經檢驗後顯示此數值大致呈現常態分布。在進行後續模型分析前，研究人員希望妥善處理可能存在的極端血壓數值。下列哪一種做法最為合適？
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
- 人工智慧概念
- 能力指標
- AI 的定義與分類（L11101）
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「人工智慧概念」範疇， 對應的能力指標為「AI 的定義與分類」，涵蓋AI 定義、弱 AI vs 強 AI vs 超 AI 分類、三大 AI 浪潮等核心知識點。 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
某醫院研究團隊蒐集了大量病患的「收縮壓」數據，經檢驗後顯示此數值大致呈現常態分布。在進行後續模型分析前，研究人員希望妥善處理可能存在的極端血壓數值。下列哪一種做法最為合適？
- A. 將所有極端偏高或偏低的血壓數據直接刪除，以保留最具代表性的病患樣本；
- B. 使用對數轉換（Log Transformation），將數據壓縮至更接近常態，以降低極端值的影響；
- C. 透過 Z 分數（Z-score）或標準差範圍檢測異常值，並依研究需求決定是否調整或移除； ✓ 正確答案
- D. 將檢測到的離群值以 Label Encoding 編碼，轉換為序號標籤以避免影響原始分布
詳細解析
正確答案：C. 透過 Z 分數（Z-score）或標準差範圍檢測異常值，並依研究需求決定是否調整或移除；
對於已呈常態分布的資料，使用 Z 分數或標準差範圍（如 3 個標準差）來檢測異常值是最科學的方法。檢測出異常值後，應根據研究需求和領域知識決定是調整還是移除，而非一刀切地刪除。
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. 將所有極端偏高或偏低的血壓數據直接刪除，以保留最具代表性的病患樣本； （不正確）
直接刪除所有極端值可能丟失重要的臨床資訊，過於粗暴且缺乏科學依據。
B. 使用對數轉換（Log Transformation），將數據壓縮至更接近常態，以降低極端值的影響； （不正確）
資料已呈常態分布，不需要用對數轉換來改善分布形態。
C. 透過 Z 分數（Z-score）或標準差範圍檢測異常值，並依研究需求決定是否調整或移除； （正確）
用 Z 分數檢測異常值後依研究需求決定處理方式，是最科學且靈活的做法。
D. 將檢測到的離群值以 Label Encoding 編碼，轉換為序號標籤以避免影響原始分布 （不正確）
Label Encoding 用於類別變數編碼，對數值型的血壓資料使用完全不合理。
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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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。