仅在提升曲线和累积增益图中绘制1级与基线

基础概念

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。

类型

提升曲线：
- 累积提升曲线：显示在不同百分位上，模型预测结果相对于随机选择的累积提升。
- 增量提升曲线：显示在不同百分位上，模型预测结果相对于随机选择的增量提升。

累积增益图：
- 累积增益曲线：显示在不同百分位上，模型预测结果相对于基线的累积增益。
- 累积增益百分比曲线：显示在不同百分位上，模型预测结果相对于基线的累积增益百分比。

应用场景

模型评估：在模型训练和验证过程中，使用提升曲线和累积增益图来评估模型的性能。
业务决策：在业务场景中，通过这些图表来决定是否采用某个模型，或者调整模型的参数。
对比不同模型：比较不同模型在同一数据集上的表现，选择最优模型。

问题与解决

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：

增加数据集规模：如果数据集较小，可以尝试增加更多的数据，以提高模型的预测准确性。
调整模型参数：通过调整模型的参数，优化模型的性能，使其在不同百分位上都有较好的表现。
使用更复杂的模型：如果简单的模型无法满足需求，可以尝试使用更复杂的模型，如集成学习模型。

示例代码

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()