iPAS AI 應用規劃師中級 115 年第一次 科三 第 7 題 詳解

115 年第一次 科三 機器學習技術與應用

某金融團隊建立信貸風險模型，特徵工程後共產生200個變數，其中「月收入」、「年收入」、「季收入」三者高度相關。模型上線後業務單位反映：每次重新訓練後，模型輸出的重要特徵清單在這些高度相關特徵間反覆變動，難以向審查單位解釋。請問下列何者為造成此現象最可能的原因？

1. A模型使用L2正則化，導致所有特徵係數被壓縮至接近零，重要性難以區分

   L2 只縮小係數不會歸零，特徵仍全數保留且排序相對穩定。

2. B模型使用L1正則化，面對高度相關特徵時隨機保留其中之一，導致每次訓練保留的特徵不穩定（正確答案）

   正解。L1 具稀疏性，共線特徵中只留一個，選誰隨資料擾動而變。

3. C模型未使用任何正則化，過擬合導致係數每次收斂至不同極值

   過擬合造成的是泛化差，不會特定表現為共線特徵輪流入選。

4. D特徵數量過多導致梯度消失，應優先進行PCA降維再套用正則化

   梯度消失屬深層網路激活函數問題，與 200 個變數無關。