iPAS 考題解析
拉拉網路商城的老闆擬透過機器學習的方式，利用過往的產品銷售資料，預測下一季的產品銷售數量，以調整現有的庫存水位。下列哪一個類型的模型，比較適合應用在老闆期望的預測目標？
中級 大數據處理分析與應用
難度：中等 ★★☆ 114 年考題
考試範圍定位
- 考試等級
- 中級能力鑑定
- 考試科目
- 大數據處理分析與應用
- 知識主題
- 大數據在人工智慧之應用
- 能力指標
- 大數據與機器學習（L22401）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師中級能力鑑定「大數據處理分析與應用」科目中的「大數據在人工智慧之應用」範疇， 對應的能力指標為「大數據與機器學習」，涵蓋大數據特性對機器學習演算法產生的底層影響與挑戰等核心知識點。 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
拉拉網路商城的老闆擬透過機器學習的方式，利用過往的產品銷售資料，預測下一季的產品銷售數量，以調整現有的庫存水位。下列哪一個類型的模型，比較適合應用在老闆期望的預測目標？
- A. 決策樹分類器（Decision Tree Classifier）
- B. K-means 分群（K-means Clustering）
- C. 主成份分析（Principal Component Analysis, PCA）
- D. 線性迴歸（Linear Regression） ✓ 正確答案
詳細解析
正確答案：D. 線性迴歸（Linear Regression）
預測「銷售數量」是連續數值預測，屬於迴歸問題，線性迴歸最為適合。決策樹分類器用於類別預測；K-means 是無監督分群；PCA 是降維技術。這些都不適合預測連續數值目標。
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. 決策樹分類器（Decision Tree Classifier） （不正確）
決策樹分類器用於分類問題，非連續數值預測。
B. K-means 分群（K-means Clustering） （不正確）
K-means 是無監督分群，不預測數值。
C. 主成份分析（Principal Component Analysis, PCA） （不正確）
PCA 是降維技術，非預測模型。
D. 線性迴歸（Linear Regression） （正確）
線性迴歸適合預測連續數值（銷售數量），此為正確答案。
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。 本題來自中級考試範圍，需要具備紮實的技術基礎才能正確作答。
開始準備 iPAS 考試
本題來自 114 年 AI 應用規劃師中級考試。 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。