리프트 곡선의 의미 이해리프트 곡선의 의미를 이해하려고 합니다. 매우 높게(>4) 시작하지만 .1 이후에 0으로 떨어지면 모집단의 90%에 대한 예측력이 없다는 의미입니까?
해석학Re: 리프트 곡선의 의미 이해하기좀 더 철저한 답변을 원하시면 사진을 올려주셔야 하는데 대체로 맞는 말씀이신 것 같습니다.리프트 곡선이 0.1의 값에서 4라면, 이는 가장 높은 확률(목표 변수가 무엇이든 간에)을 가진 관측치의 10%를 대상으로 하는 것이 실제 긍정적인 발생의 40%를 선택한다는 것을 의미합니다.그 이후에 떨어지면 후속 확률은 더 이상 발생하지 않습니다.그러나 나는 그것이 0이 아니라 1을 향해서만 하락해야 한다고 믿습니다.가장 높은 확률(즉, 모든 관측치)의 100%에 도달하면 발생의 100%가 있어야 합니다.리프트 곡선 0은 나에게 의미가 없습니다.
Re: 리프트 곡선의 의미 이해하기설명해주셔서 감사합니다.그것은 내가 뭔가에 대해 궁금해하게 만듭니다. 예를 들어, 양력 곡선의 상단 근처에 있는 점을 취한다면, 예를 들어 x축의 0.1에서, y축은 그것에 관련된 승수(인자)입니다. 진정한 예측.리프트가 10%의 x 값에서 4.0이라고 가정해 보겠습니다.그런 다음 그래프에 xy=40% 곡선을 그리면 상위 10%의 확률이 예측한 것 이상으로 추가 상승이 없음을 나타냅니다.예를 들어 x=20%일 때 xy=40%는 x=20%에서 2.0의 상승도를 나타냅니다.x=20%에서 리프트 곡선이 y 값 2.0 위에 있는 만큼 모델은 확률의 가장 높은 10%를 넘어 예측 값을 추가합니다.xy=상수 곡선과 리프트 곡선 사이의 영역은 x 값 범위에 대한 일종의 리프트 측정값을 제공하는 것 같습니다(x=100%에서 이 xy=상수 곡선은 1.0(내 예에서는 0.4) 아래로 이동합니다.이러한 영역을 AUC와 유사한 측정 유형으로 조작할 수 있는 방법이 있다고 생각합니다.궁금한 점이 있습니다. 이 라인에 대해 알고 있는 것이 있습니까?
