可以采用哪些指标来评估模型性能？（）
A: 拟合度量
B: 查准率
C: 查全率
D: F1值
E: PR曲线
F: ROC曲线
A: 拟合度量
B: 查准率
C: 查全率
D: F1值
E: PR曲线
F: ROC曲线
举一反三
- 关于模型评价指标的描述，正确的是哪些？ A: 模型的评价指标中F1值只与准确率（Precision）、查全率(Recall)相关。 B: 模型的评估指标多种多样，可以自定义实现。 C: 在样本不平衡的情况下，一般采用查全率作为评价指标。 D: AUC指标是指ROC曲线下面积，其值越大说明模型性能越好。
- 以下哪个性能度量是通过排序质量的好坏评价机器学习的性能的？ A: 精度 B: 查准率 C: 受试者工作曲线 D: PR曲线
- 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
- 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
- 关于ROC曲线应用的叙述，错误的是 A: 对成像系统信号的检出能力进行解析与评价 B: ROC信号检出率通过Az值大小来判断 C: Az值是指ROC曲线所覆盖的面积 D: Az值越小信号检出率越高 E: ROC曲线可以作为任何两种成像系统性能评价手段