iPAS 考題解析
某銀行建立 AI 詐欺交易偵測模型。歷史交易資料中，詐欺樣本比例極低，導致模型訓練時偏向預測為「正常交易」。資料科學團隊評估採用 SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）改善訓練資料分佈。下列何者最符合 SMOTE 技術的主要功能？
初級 人工智慧基礎概論
難度：中等 ★★☆ 115 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
- 機器學習概念
- 能力指標
- 機器學習基本原理（L11301）
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「機器學習概念」範疇， 對應的能力指標為「機器學習基本原理」，涵蓋模型訓練與泛化機制等核心知識點。 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
某銀行建立 AI 詐欺交易偵測模型。歷史交易資料中，詐欺樣本比例極低，導致模型訓練時偏向預測為「正常交易」。資料科學團隊評估採用 SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）改善訓練資料分佈。下列何者最符合 SMOTE 技術的主要功能？
- A. 透過隨機刪除部分正常交易資料，以降低類別失衡程度
- B. 依據少數類別樣本的特徵空間，合成產生新的少數類別樣本 ✓ 正確答案
- C. 調整模型的損失函數（Loss Function）權重，使誤判少數類別時的懲罰提高
- D. 以交叉驗證（Cross-validation）方式重新分割資料集，使各折資料類別比例一致
詳細解析
正確答案：B. 依據少數類別樣本的特徵空間，合成產生新的少數類別樣本
SMOTE 的核心原理是在少數類別樣本的特徵空間中，透過插值方式合成新的少數類別樣本，從而平衡訓練資料中的類別分佈。這與刪除多數類別（Undersampling）或調整損失權重不同。
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. 透過隨機刪除部分正常交易資料，以降低類別失衡程度 （不正確）
刪除多數類別樣本屬於 Undersampling 技術，不是 SMOTE 的做法。
B. 依據少數類別樣本的特徵空間，合成產生新的少數類別樣本 （正確）
SMOTE 透過在少數類別樣本間插值來合成新樣本，這正是其核心功能（正確答案）。
C. 調整模型的損失函數（Loss Function）權重，使誤判少數類別時的懲罰提高 （不正確）
調整損失函數權重是 Cost-sensitive Learning 的方法，與 SMOTE 不同。
D. 以交叉驗證（Cross-validation）方式重新分割資料集，使各折資料類別比例一致 （不正確）
交叉驗證是模型評估方法，不是資料平衡技術。
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 115 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。