機器學習建模與參數調校：29 題線上練習

在特徵工程中，「交互特徵（Interaction Features）」的作用為何？

難度 ★★☆ 114 年考題

關於機器學習中的標準化（Standardization）和歸一化（Normalization），下列哪個描述「正確」？

難度 ★★☆ 114 年考題

特徵縮放（Feature Scaling）中，下列何者為標準化（Standardization）的主要作用？

難度 ★★☆ 114 年考題

標準化的主要作用為何？

難度 ★★★

Titanic 資料集標準化程式碼的正確描述為何？

難度 ★★★★

在 Keras 中，以下全連接層（Dense Layer）的可學習參數數量為多少？ ```python from tensorflow import keras model = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(64,)), keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) ```

難度 ★★★ 114 年考題

MLP 模型：Input=9 → Dense(10, relu) → Dense(10, relu) → Dense(1, sigmoid)。空格1 和空格2 的參數量為何？

難度 ★★★★

在迴歸模型評估中，決定係數 R² = 0.85 代表什麼含義？

難度 ★★☆ 114 年考題

在不平衡資料集的分類問題中（如信用卡詐欺偵測，詐欺佔 0.1%），為何準確率（Accuracy）不是一個好的評估指標？

難度 ★★☆ 114 年考題

一個已訓練的機器學習模型在驗證集表現良好，但在測試集上性能明顯下降。持續增加更多特徵能解決此問題嗎？為什麼？

難度 ★★☆ 114 年考題

某 NLP 模型在英文資料上的 Recall 為 0.92，遷移到繁體中文後 Recall 降至 0.61，原因最可能是？

難度 ★★☆ 114 年考題

下列哪一種指標通常用於評估迴歸模型的效能？

難度 ★★☆ 114 年考題

關於準確率（Accuracy）的計算方式，下列何者正確？

難度 ★★☆ 114 年考題

某二元分類模型在測試集上的混淆矩陣如下：TP=80, FP=20, FN=10, TN=90。請計算該模型的 F1 Score（精確率與召回率的調和平均數）。

難度 ★★★ 114 年考題

R² = 0.85 的意義為何？

難度 ★★★

Precision=0.8, Recall=0.6, F1 Score = ？

難度 ★★★

正樣本僅佔 3% 時，最不適合用來評估模型的指標為何？

難度 ★★★

下列何者不屬於降低過擬合的策略？

難度 ★★★

工業設備故障預測需要長期穩健運作，最佳的驗證方法為何？

難度 ★★★

多語言模型英文 F1=0.91 但西班牙文 F1=0.58，主要原因為何？

難度 ★★★

準確率(Accuracy)的計算公式為何？

難度 ★★★

程式碼排序：(a)分割訓練/測試集 (b)訓練模型 (c)讀取資料 (d)預測並評估。正確順序為何？

難度 ★★★

訓練中驗證損失在第 80 輪後開始波動，最佳的 Early Stopping 策略為何？

難度 ★★★★

既能避免過擬合又能自動篩選特徵的方法為何？

難度 ★★★★

醫療心臟病小資料集、類別不平衡，且需兼顧比例一致，最佳驗證方法為何？

難度 ★★★★

自動機器學習（AutoML）最適合應用於下列哪種情境？

難度 ★★☆ 114 年考題

在超參數調整中，「隨機搜尋（Random Search）」相比「網格搜尋（Grid Search）」的主要優勢為何？

難度 ★★☆ 114 年考題

AutoML 最適合的使用場景為何？

難度 ★★★

Random Search 相比 Grid Search 的主要優勢為何？

難度 ★★★