题目内容

ROC (受试者工作特征曲线, receiver operating characteristic curve)描绘了分类器在 fp rate (错误的正例,横轴) 和tp rate(真正正例，纵轴) 间的trade-off（权衡）。下面说法正确的是：

A. (纵轴)敏感性高=漏诊率低，而(横轴)特异性低=误诊率高
B. (纵轴)敏感性高=漏诊率高，而(横轴)特异性低=误诊率高
C. (纵轴)敏感性高=漏诊率高，而(横轴)特异性低=误诊率低
D. (纵轴)敏感性高=漏诊率低，而(横轴)特异性低=误诊率低

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A. 定义为ROC曲线下的面积
B. AUC值提供了分类器的一个整体数值。通常AUC越大，分类器更好
C. 取值范围为[0,1]
D. 其它都不对

A. 自动编码器常用于做生成模型
B. 动编码器不需要任何训练数据，完全是自动编码
C. 自动编码器可以用于数据的降维处理
D. 自动编码器学习到的新特征可以送入有监督学习模型中，所以自动编码器可以起到特征提取器的作用。

A. Cohen’s kappa主要用于衡量两个评价者（ raters ）之间的一致性（agreement）.
B. 如果评价者多于2人时，可以考虑使用Fleiss' kappa.
C. 二者没有本质区别，可以等价
D. 其它选项都不对

A. 生成新的数据样本，如图像
B. 重构原有的数据，如重构原有的图像
C. 获得数据的特征，并与分类器联合使用
D. 其它选项都不对