リフトカーブの意味を理解するリフトカーブの意味を理解しようとしています。 それが非常に高く（> 4）始まり、.1の後に0に下がる場合、それは人口の90％に予測力がないことを意味しますか？
分析Re：リフトカーブの意味を理解するより完全な答えが必要な場合は写真を提供する必要がありますが、大体正しいと思います。リフト曲線が0.1の値で4の場合、（ターゲット変数が何であれ）最も高い確率で観測値の10％をターゲットにすると、実際のポジティブオカレンスの40％が取得されることを意味します。その後低下した場合、その後の確率はそれ以上の発生を検出しません。しかし、私はそれがゼロではなく、1に向かって低下するだけであると信じています。最高の確率（つまり、すべての観測値）が100％に達すると、発生率が100％になるはずです。リフトカーブが0の場合、私には意味がありません。
Re：リフトカーブの意味を理解する説明をありがとう。それは私に何かについて不思議に思います：たとえば、リフト曲線の上部近くの点、たとえばx軸の.1をとる場合、y軸はそれに関連する乗数（係数）です。真の予測。リフトが10％のx値で4.0であるとしましょう。次に、曲線xy = 40％をグラフに描画する場合、確率の上位10％が予測した値を超える追加のリフトはありません。たとえば、x = 20％の場合、xy = 40％はx = 20％で2.0のリフトを示します。x = 20％でのリフト曲線が2.0のay値を上回っている限り、モデルは確率の最高10％を超えて予測値を追加しています。xy =一定曲線とリフト曲線の間の領域は、x値の範囲にわたるリフトのある種の測定値を提供するように思われます（x = 100％では、このxy =一定曲線は1.0（私の例では0.4）を下回ります。これらの領域を操作して、AUCに似た一種の測定値にする方法があると思います。ただ疑問に思っています-あなたはこれらの線に沿って何か知っていますか？
