lift提升图
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了lift提升图相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Lift图衡量的是，与不利用模型相比，模型的预测能力“变好”了多少，lift(提升指数)越大，模型的运行效果越好。
TP：划一个阈值后的正样本。
P：总体的正样本。
在模型评估中，我们常用到增益/提升（Gain/Lift）图来评估模型效果，其中的Lift是“运用该模型”和“未运用该模型”所得结果的比值。以信用评分卡模型的评分结果为例，我们通常会将打分后的样本按分数从低到高排序，取10或20等分（有同分数对应多条观测的情况，所以各组观测数未必完全相等），并对组内观测数与坏样本数进行统计。
第一行lift值=（123/913）/（629/10000）
第二行lift值=（（123+105）/（913+1026））/（629/10000）
以上是关于lift提升图的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
R语言使用yardstick包的lift_curve函数评估二分类（binary）模型的性能并使用autoplot函数可视化模型的提升（lift）曲线（lift curve）
R语言使用apriori算法进行关联规则挖掘实战：关联规则概念频繁项集支持度（support）置信度(confidence)提升度(lift)apriori算法
R语言使用yardstick包的lift_curve函数评估多分类（Multiclass）模型的性能并使用autoplot函数可视化模型在每个交叉验证（或者重采样）的每一折fold在每个分类上的提升