在ROC分析中，分类器的性能曲线的理想状态是：
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