模型訓練、評估與驗證:18 題線上練習
「模型訓練、評估與驗證」是 iPAS AI 應用規劃師中級的能力指標(代號 L23303),涵蓋模型訓練、泛化能力與穩定性評估。本頁收錄 18 題免費練習題,附逐題解析。
「模型訓練、評估與驗證」是 iPAS AI 應用規劃師中級的能力指標(代號 L23303),涵蓋模型訓練、泛化能力與穩定性評估。本頁收錄 18 題免費練習題,附逐題解析。
考試範圍定位
- 考試等級
- iPAS AI 應用規劃師中級能力鑑定
- 考試科目
- 機器學習技術與應用(L23)
- 知識主題
- 機器學習建模與參數調校(L233)
- 能力指標
- 模型訓練、評估與驗證(L23303)
- 涵蓋知識點
- 模型訓練、泛化能力與穩定性評估
練習題列表(共 18 題)
點任一題可查看完整題目、選項與逐題解析。題目依難度由基礎到進階排序。
在迴歸模型評估中,決定係數 R² = 0.85 代表什麼含義?
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?
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?
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?
下列哪一種指標通常用於評估迴歸模型的效能?
關於準確率(Accuracy)的計算方式,下列何者正確?
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)。
R² = 0.85 的意義為何?
Precision=0.8, Recall=0.6, F1 Score = ?
正樣本僅佔 3% 時,最不適合用來評估模型的指標為何?
下列何者不屬於降低過擬合的策略?
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?
多語言模型英文 F1=0.91 但西班牙文 F1=0.58,主要原因為何?
準確率(Accuracy)的計算公式為何?
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?
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?
既能避免過擬合又能自動篩選特徵的方法為何?
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?
本考點的相關 AI 術語
先掌握以下術語的定義與應用情境,再回來刷題,正確率會明顯提升。
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