使用 TreeNet® 分类拟合模型发现关键预测变量 的收益图和提升图

注意

此命令适用于 预测分析模块单击此处了解更多关于如何激活模块的信息

使用收益图和提升图评估分类模型的性能。收益图标绘总阳率(以百分比表示)与总计数百分比。提升图标绘累积提升(或非累积提升)与总计数百分比。

收益图的解释

训练和检验线条表示使用预测模型的预期响应。训练数据集将拟合模型,而检验数据集将评估模型。参考虚线表示斜率为 1 的线条,这是不使用模型的预期随机响应。

在此示例中,收益图显示参考线上方骤增,然后趋于平直。在这种情况下,大约 40% 的数据占据了大约 80% 的真阳性。因此,如果一个企业以模型为指导设定 20% 的总体百分比,则真阳率百分比大约为 40%。如果没有该模型,相应的百分比为 20%。这种差异是使用该模型额外获得的增益。

提升图的解释

训练和检验线条表示使用预测模型的预期响应。训练数据集将拟合模型,而检验数据集将评估模型。提升是增益百分比相对于预期随机结果的比率。参考虚线表示累积提升为 1,这意味着与随机结果相比没有增益。

在此示例中,所显示的提升图在参考线上方大幅提升,之后逐渐下降。因此,使用此模型,我们只能联系 10% 的客户,但所联系到的客户将是不使用任何模型时的两倍多。

使用此网站,即表示您同意对数据分析和个性化内容使用 Cookie。  请阅读我们的政策