iPAS 考題解析
某醫院使用機器學習模型篩檢癌症患者。模型預測結果會決定哪些病人需要進一步檢查。院方非常重視盡量找出所有可能的癌症患者，即希望降低漏診（Missed Diagnosis）風險，即便這可能增加一些誤判。下列哪一個評估指標最能反映模型找出癌症患者的能力？
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
某醫院使用機器學習模型篩檢癌症患者。模型預測結果會決定哪些病人需要進一步檢查。院方非常重視盡量找出所有可能的癌症患者，即希望降低漏診（Missed Diagnosis）風險，即便這可能增加一些誤判。下列哪一個評估指標最能反映模型找出癌症患者的能力？
- A. 精準率（Precision）
- B. 召回率（Recall） ✓ 正確答案
- C. 假陽性率（False Positive Rate）
- D. ROC-AUC 曲線
詳細解析
正確答案：B. 召回率（Recall）
召回率（Recall）衡量的是實際陽性樣本中被模型正確識別的比例，即「模型能找出多少真正的癌症患者」。院方希望降低漏診風險，就是要最大化召回率，確保盡可能不遺漏任何癌症患者。
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. 精準率（Precision） （不正確）
精準率衡量預測為陽性中實際陽性的比例，重點在減少誤判而非減少漏診。
B. 召回率（Recall） （正確）
召回率衡量實際陽性被正確識別的比例，最能反映「找出所有癌症患者」的能力（正確答案）。
C. 假陽性率（False Positive Rate） （不正確）
假陽性率衡量實際陰性被誤判為陽性的比例，不直接反映找出癌症患者的能力。
D. ROC-AUC 曲線 （不正確）
ROC-AUC 是綜合指標，不如召回率直接反映降低漏診的目標。
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。
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