中級 機器學習技術與應用
難度：未標示 114 年考題
題目與選項
某零售企業建立一個銷售預測模型，希望評估該模型在不同月份的新資料上，是否仍能維持穩定的預測表現。資料科學團隊計畫利用統計方法檢驗模型對未觀察資料的適應能力與泛化效果。下列哪一種方法最適合用於此目的？
- A. F 檢定（F-test）
- B. 交叉驗證（Cross-Validation） ✓ 正確答案
- C. 配對樣本 t 檢定（Paired-sample t-test）
- D. 卡方檢定（Chi-square Test）
詳細解析
正確答案：B. 交叉驗證（Cross-Validation）
要評估模型對未見資料的泛化能力，用交叉驗證（Cross-Validation）：把資料切成多份，輪流拿一份當測試集，其餘當訓練集，取平均誤差，就能看出模型在真實新資料上的穩定性。
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。
同主題考題練習
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在建立迴歸或分類模型時，若希望避免模型過度擬合（Overfitting），可透過加入正則化項以限制模型的複雜度。其中，L1 正則化（Lasso）的主要效果為何？
中級 機器學習技術與應用 難度 未標示 114 年
下列何者最能同時反映 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）相較於傳統梯度提升決策樹（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）的主要技術改進？
中級 機器學習技術與應用 難度 未標示 114 年
某公司針對製程感測器資料進行主成分分析（PCA），經標準化與協方差矩陣分解後，得到三個主成分的特徵值如下：λ1=6.0，λ2=3.0，λ3=1.0。若團隊決定僅保留能解釋至少 80% 總變異量的主成分，以進行後續模型建構，下列哪一項敘述最合理且數據解讀正確？
中級 機器學習技術與應用 難度 未標示 114 年
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。
資料來源
114-2-mid-3/q01
開始準備 iPAS 考試
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