了解提升曲線的含義我試圖理解提升曲線的含義。 如果它開始非常高 (>4) 但在 .1 之後下降到 0，這是否意味著對 90% 的人口沒有預測能力？
分析回复：了解提升曲線的含義感謝您的澄清。這讓我想知道一些事情：如果你要取，比如說，提升曲線頂部附近的一個點，例如，在 x 軸上的 .1 處，那麼 y 軸是與該點相關聯的乘數（因子）真實的預測。假設 x 值為 10% 時提升為 4.0。然後，如果我們要在圖中畫一條曲線 xy=40%，那將表示沒有超出前 10% 概率預測的額外提升。例如，當 x=20% 時，xy=40% 將在 x=20% 時顯示 2.0 的提升。如果 x=20% 處的提升曲線位於 y 值 2.0 以上，則模型將預測值添加到最高 10% 的概率之外。在我看來，xy=常數曲線和升力曲線之間的區域提供了某種 x 值範圍內的升力度量（儘管我想到在 x=100% 時，這條 xy=常數曲線會低於 1.0（在我的示例中為 0.4）。我認為有一些方法可以將這些區域轉化為一種類似於 AUC 的度量。只是想知道 - 你知道這些方面的任何事情嗎？
回复：了解提升曲線的含義澄清@dale_lehman例如，升力是一個因素。 提升等於 4 意味著模型有條件地預測的目標數量是邊際概率預測的目標數量的 4 倍。 請參閱我們受版權保護的 JMP 培訓材料中的這張幻燈片，其中提供了一個示例：
reduce 模型是邊際概率，在本例中為 0.1。 完整模型以預測變量或因子為條件。
是的，它只下降到 1，因為它是一個因素，將真實預測目標與邊際目標進行比較。
此外，域始終位於軸的頂部或左側。 因此，值 0.4 表示按預測概率排名的前 40% 個案。
請注意，使用中的升力有不同的定義。
回复：了解提升曲線的含義如果你想要更徹底的答案，你應該提供一張圖片，但我認為你在很大程度上是正確的。如果提升曲線為 4，值為 0.1，這意味著以最高概率（無論目標變量是什麼）的 10% 觀察為目標，將獲得 40% 的實際正例數。如果在那之後它下降了，那麼隨後的概率就不會出現更多的事件。但是，我認為它應該只下降到 1，而不是零。當您達到最高概率（即所有觀察值）的 100% 時，您應該有 100% 的發生率。0 的提升曲線對我來說沒有任何意義。
