在ROC分析中，分类器的性能曲线的理想状态是：
越靠上越好（AUC趋近于1）
举一反三
- 在ROC分析中,分类器的性能曲线的理想状态是: A: 对角线（AUC等于0.5） B: 越靠下越好（AUC趋近于0） C: 越靠上越好（AUC趋近于1）
- 样本失衡时，可以使用ROC曲线评价分类器的性能好坏。（ ）
- 表示不符合真实情况的是（） A: ROC曲线下面积（AU=0.1 B: ROC曲线下面积（AU=0.5 C: ROC曲线下面积（AU=0.8 D: ROC曲线下面积（AU=0.9 E: ROC曲线下面积（AU=1.0
- 当数据极度不平衡（正例样本远少于负例样本）的时候，下列说法正确的是： A: ROC曲线可以更好地展示实际情况 B: PR曲线可能比ROC曲线更实用 C: ROC 和 PR 曲线都可以很好地展示识别系统的性能 D: ROC 和 PR 都不能够很好地展示实际情况
- B1型题 表示准确性比较低的是（） A: ROC曲线下面积（AUC.=0.1 B: ROC曲线下面积（AUC.=0.5 C: ROC曲线下面积（AUC.=0.8 D: ROC曲线下面积（AUC.=0.9 E: ROC曲线下面积（AUC.=1.0
内容
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【单选题】关于ROC曲线,以下哪个说法错误:() A. ROC曲线可用于比较几种诊断试验 B. ROC曲线可用于帮助确定临界点 C. ROC曲线纵坐标是灵敏度 D. ROC曲线横坐标是假阳性率 E. ROC曲线下面积等于0.5时，仍具有一定的区别患者和非患者的能力
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下列关于ROC曲线的描述错误的是 A: ROC曲线是反映诊断试验敏感度和特异度的综合指标 B: ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈)，以敏感度为纵坐标， 1—特异度为横坐标绘制的曲线 C: 通过ROC曲线可查任意界限值时诊断试验对疾病的识别能力 D: ROC曲线越靠近右上角，试验的准确性就越高 E: ROC曲线下面积越大，反映项目的诊断效能越好
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使用组合分类器是为了在降低整体分类器训练代价的同时提升分类器的整体性能。
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表示有较高准确性的AUC是（）。 A: B: ROC曲线下面积（AUC）=0.9 C: D: ROC曲线下面积（AUC）=0.1 E: F: ROC曲线下面积（AUC）=0.8 G: H: ROC曲线下面积（AUC）=0.5 I: J: ROC曲线下面积（AUC）=1.0
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关于ROC曲线，下列说法中不正确的是（）。 A: ROC曲线可表示灵敏度与特异度的关系 B: ROC曲线常被用来直观地确定诊断试验的最佳分界值 C: ROC曲线是以灵敏度为纵坐标，特异度为横坐标 D: 用ROC曲线确定的最佳分界值处，其灵敏度和特异度均较好 E: ROC曲线可以对同一种疾病的不同诊断方法的真实性进行比较