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
某醫療機構開發疾病早期偵測模型，正樣本（確診病例）僅佔 3%。在模型訓練與評估過程中，下列哪一種作法最不適合用於提升對少數類病例的預測能力？
- A. 使用 SMOTE 過採樣
- B. 調整類別權重
- C. 使用準確率（Accuracy）作為評估指標 ✓ 正確答案
- D. 欠採樣多數類（Undersampling the majority class）
詳細解析
正確答案：C. 使用準確率（Accuracy）作為評估指標
在嚴重不平衡資料（確診病例僅 3%）的疾病偵測任務中，使用準確率（Accuracy）作為評估指標是最不適合的做法：模型只要把所有人都預測為「未確診」，就能達到 97% 的準確率，但完全沒有找到任何確診病例，形成「高分低能」的假象。
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。
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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。
資料來源
114-2-mid-3/q19
開始準備 iPAS 考試
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