提升曲线(Lift Curve):提升曲线是一种衡量模型相对于随机选择的性能的图形工具。它显示了在不同百分位上,模型预测结果相对于随机选择的提升程度。
累积增益图(Cumulative Gains Chart):累积增益图是一种展示模型在不同百分位上的累积增益的图形工具。它显示了在不同百分位上,模型预测结果相对于基线的累积增益。
问题:仅在提升曲线和累积增益图中绘制1级与基线。
原因:可能是因为数据集的规模较小,或者模型的预测结果在某些百分位上没有显著的变化。
解决方法:
以下是一个使用Python和Scikit-learn库绘制提升曲线和累积增益图的示例代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import auc, plot_lift_curve, plot_cumulative_gain
# 生成示例数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, random_state=42)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.5, random_state=42)
# 训练模型
model = RandomForestClassifier(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# 绘制提升曲线
fig, ax = plt.subplots()
plot_lift_curve(y_test, model.predict_proba(X_test), ax=ax)
ax.set_title('Lift Curve')
plt.show()
# 绘制累积增益图
fig, ax = plt.subplots()
plot_cumulative_gain(y_test, model.predict_proba(X_test), ax=ax)
ax.set_title('Cumulative Gains Chart')
plt.show()
通过以上内容,您可以全面了解提升曲线和累积增益图的基础概念、优势、类型、应用场景以及常见问题与解决方法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云