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。因此，例如在这些图表中，显示 80% 的事件涵盖在 20% 的数据中。由此，通过关注 20% 的数据，我们可以有效地使用我们的资源。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。大于 1 的增益表示预测模型的结果优于随机结果。
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% 的数据涵盖大约 70% 的真阳率。
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，提升图显示参考线上方先有增加，然后逐渐降低。
