機器學習初探：訓練、測試與偏誤
國中・基礎科學
機器學習是從訓練資料找規律，再用沒看過的測試資料檢查學得好不好；資料偏了，模型就會學偏（本站整理）。
一句目標 把分類卡分成訓練組和測試組，只看訓練組寫出分類規則，再用測試組算出準確率（例如 5 張答對 4 張是 80%，數字是示意），並找出最常錯的類別和原因。
家長檢核 孩子說得出為什麼測試組不能先看；準確率算對；也說得出只看準確率可能被騙，例如資料大多是同一類的時候（本站整理）；三件事都做到。
情境
親子共學（不用電腦）：用自己畫的垃圾分類卡（紙類、塑膠、廚餘），分成訓練組和測試組；孩子當模型只看訓練組歸納規則，再用測試組算答對幾張，找出常錯的類別（本站建議）。
引導問題
- 準確率 95%，代表它可以放心用嗎？
學科路徑
資訊 / 數位素養
課綱對應
只列領域與總綱核心素養（A1–C3），不列學習表現或選修科目名稱。
- 領域
- 科技
- 議題
- 資訊教育
能力標籤
這是網站自己的專才／通才標籤，不是課綱代碼。
專才
機器學習
通才
跨域思考
人機分工
可以交給工具
- 執行訓練並回報準確率（由家長或老師操作教學工具，結果要自己檢查，本站建議）
要自己經歷
- 設計資料、分析錯誤原因
先備
連結
跨學門關聯：數學（機率入門）、哲學（以偏概全）；科技領綱 資 D-IV-3、資 H-IV-6、運 a-IV-2；高中 資 D-V-2。
練習
目標：把分類卡分成訓練組和測試組，只看訓練組寫出分類規則，再用測試組算出準確率（例如 5 張答對 4 張是 80%，數字是示意），並找出最常錯的類別和原因。 檢核：孩子說得出為什麼測試組不能先看；準確率算對；也說得出只看準確率可能被騙，例如資料大多是同一類的時候（本站整理）；三件事都做到。
家庭時間
一起讀這條主線
主線：AI 與機器學習概念AI 與機器學習概念
孩子讀「機器怎麼學？」，大人讀「機器學習原理：從資料學出規則」，一起訓練一個分類模型並找出它常錯的地方。
可以一起問
- 準確率 95%，代表它可以放心用嗎？
一起做
親子共學（不用電腦）：用自己畫的垃圾分類卡（紙類、塑膠、廚餘），分成訓練組和測試組；孩子當模型只看訓練組歸納規則，再用測試組算答對幾張，找出常錯的類別（本站建議）。
在主線上的位置
- AI 與機器學習概念
前一筆：機器怎麼「學」？
後一筆：機器學習原理：從資料學出規則 · 下一個深度
內容授權
授權：待定。授權文字尚未公告。