iPAS AI 應用規劃師初級 115 年第二次 科一 第 15 題 詳解

115 年第二次 科一 人工智慧基礎概論

某醫療院所建置病患再住院風險預測模型，特徵包含「年齡」、「體重」、「血壓數值」及「診斷類別代碼」等，資料科學家考慮是否需對數值特徵進行標準化（Standardization）處理。下列何種模型對特徵尺度最不敏感、最適合在不進行標準化的情況下直接使用上述特徵進行訓練？

1. A線性迴歸（Linear Regression）

   係數與梯度下降收斂受尺度影響，通常仍需標準化。

2. B支援向量機（Support Vector Machine）

   核函數以內積與距離計算，大數值特徵會主導結果。

3. CK近鄰演算法（K-Nearest Neighbors）

   直接用歐氏距離，尺度差異影響最大。

4. D決策樹（Decision Tree）（正確答案）

   以單一特徵閾值分割，僅看排序不看量級，對尺度不敏感。