iPAS 考題解析
某製造業公司建置機器學習模型，用於預測產品是否為瑕疵品。實際生產資料中，瑕疵品比例極低，大多數樣本皆為正常品。模型測試時發現，即使模型多數預測為正常品，仍可獲得很高的整體準確率。在此情境下，若希望更有效衡量模型對瑕疵品的辨識能力，下列何者較適合作為主要評估指標？
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
某製造業公司建置機器學習模型，用於預測產品是否為瑕疵品。實際生產資料中，瑕疵品比例極低，大多數樣本皆為正常品。模型測試時發現，即使模型多數預測為正常品，仍可獲得很高的整體準確率。在此情境下，若希望更有效衡量模型對瑕疵品的辨識能力，下列何者較適合作為主要評估指標？
- A. F1-score ✓ 正確答案
- B. 均方誤差（Root Mean Squared Error, RMSE）
- C. 準確率（Accuracy）
- D. 判定係數（R², Coefficient of Determination）
詳細解析
正確答案：A. F1-score
在類別不平衡的場景中，準確率會被多數類別主導而失去鑑別力。F1-score 結合了精準率（Precision）和召回率（Recall），能更有效地評估模型對少數類別（瑕疵品）的辨識能力。
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. F1-score （正確）
F1-score 綜合精準率和召回率，適合評估不平衡資料中少數類別的辨識能力（正確答案）。
B. 均方誤差（Root Mean Squared Error, RMSE） （不正確）
RMSE 是迴歸問題的評估指標，不適合分類問題。
C. 準確率（Accuracy） （不正確）
準確率在類別不平衡時會被多數類別主導，無法有效衡量瑕疵品辨識能力。
D. 判定係數（R², Coefficient of Determination） （不正確）
判定係數是迴歸問題的評估指標，不適合分類問題。
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
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。