iPAS AI 應用規劃師中級 114 年第二次 科三 第 8 題 詳解

114 年第二次 科三 機器學習技術與應用

資訊增益（Information Gain）常用於衡量特徵對分類結果的不確定性貢獻程度，並據以進行特徵選擇。此方法主要應用於下列哪一類模型架構中？

1. A使用L1正則化進行特徵篩選的線性模型

   L1 正則化靠係數壓縮到零篩選特徵，與熵無關。

2. B利用激活函數（Activation Function）進行特徵擷取的深度神經網路

   神經網路以反向傳播調權重，不計算資訊增益。

3. C透過核函數（Kernel Function）將特徵映射至高維空間的分類模型

   核方法靠間隔最大化，不用不純度指標。

4. D透過遞迴分裂方式建立分類規則的決策樹模型（正確答案）

   遞迴分裂時以資訊增益挑最佳切分特徵，正確。