iPAS 考題解析
下列哪一種指標通常用於評估迴歸模型的效能？
中級 機器學習技術與應用
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
- 機器學習技術與應用
- 知識主題
- 機器學習建模與參數調校
- 能力指標
- 模型訓練、評估與驗證（L23303）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師中級能力鑑定「機器學習技術與應用」科目中的「機器學習建模與參數調校」範疇， 對應的能力指標為「模型訓練、評估與驗證」，涵蓋模型訓練、泛化能力與穩定性評估等核心知識點。 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
下列哪一種指標通常用於評估迴歸模型的效能？
- A. R² ✓ 正確答案
- B. F1-分數
- C. 曲線下面積（AUC）
- D. Precision
詳細解析
正確答案：A. R²
R²（決定係數）是迴歸模型的核心評估指標，衡量模型解釋目標變量變異的比例（越接近 1 越好）。F1-分數、AUC、Precision 都是分類問題的指標，不適用於迴歸。迴歸模型還可用 MAE、MSE、RMSE 等誤差指標。
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. R² （正確）
R² 是迴歸模型的標準評估指標，此為正確答案。
B. F1-分數 （不正確）
F1-分數是分類模型指標，非迴歸。
C. 曲線下面積（AUC） （不正確）
AUC 是分類模型指標（ROC 曲線），非迴歸。
D. Precision （不正確）
Precision 是分類指標，非迴歸。
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。
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。
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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
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