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iPAS◆AI應用規劃師◆初級
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115年 - 115 iPAS AI應用規劃師初級能力鑑定︰機器學習基本原理、常見的機器學習模型#143288
> 試題詳解
11.某保險公司用模型判斷理賠案件是否可能詐欺,輸出結果為「詐欺」或「非詐欺」。此任務最適合歸類為下列何者?
(A)分類任務
(B)迴歸任務
(C)降維任務
(D)資料視覺化任務
答案:
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統計:
A(57), B(8), C(0), D(1), E(0) #4001102
詳解 (共 1 筆)
Jerry
B1 · 2026/08/12
#7476825
答案是 A:分類任務。 解析 本題看模...
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私人筆記 (共 1 筆)
kelly
2026/08/12
私人筆記#8526354
未解鎖
第11題 正確答案:✅ (A) 分類任...
(共 347 字,隱藏中)
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12.某資料科學團隊發現模型表現不穩定:簡單模型在訓練與測試資料上都表現不佳;複雜模型在訓練資料上很好,但測試資料明顯變差。若從偏差與變異觀點判斷,下列何者最合理?(A)簡單模型可能高偏差,複雜模型可能高變異(B)簡單模型一定沒有偏差,複雜模型一定沒有變異(C)只要提高模型複雜度,偏差與變異都會同時消失(D)偏差與變異只適用於資料庫管理,與模型無關
#4001103
13.機器學習基本原某能源公司以三年逐時用電資料預測未來負載。若使用一般隨機kfold交叉驗證,可能讓訓練集中包含比測試集更晚的時間點。下列哪一項作法較符合時間序列模型評估原則?(A)採用依時間順序的切分或滾動式驗證,避免未來資訊進入訓練(B)將所有時間戳記刪除後再隨機切分(C)先使用測試集調整特徵,再回頭訓練模型(D)只評估訓練集準確率,不需使用測試資料
#4001104
14.某公司完成客戶流失模型訓練後,將模型部署到CRM系統中,讓業務輸入新客戶資料並取得流失風險分數。此時模型依新資料產生預測結果的階段稱為什麼?(A)推論或預測階段(B)資料標註階段(C)模型刪除階段(D)需求訪談階段
#4001105
15.某線上廣告點擊率模型上線半年後,原本表現穩定,但近期因市場活動、使用者行為與廣告素材類型改變,預測準確度逐漸下降。此現象最接近下列何者?(A)資料或概念漂移,需監控資料分布與模型表現並適時更新(B)模型尚未訓練,因此不能進行任何預測(C)資料庫索引失效,與模型表現完全無關(D)準確度下降一定代表測試集被刪除
#4001106
16.某房仲平台希望根據坪數、屋齡、樓層、距離捷運站距離等特徵,預測房屋成交價格。若希望建立可解釋且輸出連續數值的基礎模型,下列哪一種最適合做為入門選擇?(A)線性迴歸(B)K-means分群(C)Apriori關聯規則(D)主成分分析
#4001107
17.某銀行希望根據交易金額、地點、時間與裝置資訊,判斷一筆交易是否為詐欺。若目標是輸出「是/否」兩類並取得機率解釋,下列哪一種基礎模型最常用於二元分類?(A)邏輯斯迴歸(B)線性迴歸(C)K-means分群(D)PCA降維
#4001108
18.某保險公司希望建立理賠審核輔助模型,主管要求模型能以接近人工規則的方式呈現判斷路徑,例如先看理賠金額、再看事故類型、再看歷史紀錄。下列哪一種模型最容易以樹狀規則說明決策過程?(A)決策樹(B)深度自編碼器(C)K-means分群(D)卷積神經網路
#4001109
19.某資料團隊原本使用單一決策樹做客戶違約預測,但結果容易受訓練資料波動影響。若希望透過多棵樹的集成降低變異並提升穩定性,下列哪一種模型較適合?(A)隨機森林(B)單純線性迴歸(C)KNN最近鄰(D)Naive Bayes
#4001110
20.某金融公司使用表格式資料建立違約預測模型,資料量中等、特徵包含類別與數值欄位,團隊希望取得高預測效能並可處理非線性關係。下列哪一類模型在此類結構化資料競賽與實務中常被採用?(A)梯度提升樹,如XGBoost或LightGBM(B)單純Kmeans分群(C)只使用平均值規則(D)文字生成式大型語言模型取代所有欄位處理
#4001111
21.某電商平台希望依顧客瀏覽與購買行為,自動將顧客分成若干族群,事前並沒有定義好的顧客類別標籤。下列哪一種模型最適合作為分群方法?(A)K-means(B)邏輯斯迴歸(C)線性迴歸(D)Softmax輸出層
#4001112
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