iPAS 考題解析
SHAP（SHapley Additive exPlanations）值常用於分析機器學習模型的輸出行為。下列何者最符合 SHAP 值所提供的資訊？
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
SHAP（SHapley Additive exPlanations）值常用於分析機器學習模型的輸出行為。下列何者最符合 SHAP 值所提供的資訊？
- A. 模型在訓練過程中，各特徵對損失函數收斂速度的影響程度
- B. 依據特徵對模型整體準確率的影響，自動篩除低重要性變數
- C. 在單一預測結果中，各輸入特徵對最終輸出所產生的貢獻分配 ✓ 正確答案
- D. 透過調整特徵權重，使模型在推論階段降低計算複雜度
詳細解析
正確答案：C. 在單一預測結果中，各輸入特徵對最終輸出所產生的貢獻分配
SHAP 值基於 Shapley 值的概念，計算每個輸入特徵對單一預測結果的貢獻程度。它能公平地分配各特徵對模型輸出的影響，提供個別預測的可解釋性。
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. 模型在訓練過程中，各特徵對損失函數收斂速度的影響程度 （不正確）
SHAP 分析的是預測結果中各特徵的貢獻，不是訓練過程中對損失函數的影響。
B. 依據特徵對模型整體準確率的影響，自動篩除低重要性變數 （不正確）
SHAP 提供特徵貢獻資訊但不自動篩除變數，且是針對個別預測而非整體準確率。
C. 在單一預測結果中，各輸入特徵對最終輸出所產生的貢獻分配 （正確）
SHAP 計算單一預測中各特徵的貢獻分配，描述正確（正確答案）。
D. 透過調整特徵權重，使模型在推論階段降低計算複雜度 （不正確）
SHAP 是解釋工具，不透過調整權重來降低計算複雜度。
本題涉及的 AI 術語
深入理解以下術語，有助於掌握本題背後的核心概念，也能幫助你在遇到相似題目時更快判斷正確答案。
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。
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
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