リフト曲線を描いてモデルの精度を確かめる - Qiita

リフト曲線の定義 リフト曲線は、機械学習の領域において、モデルの精度を確認する上で役立ちます。 「リフト曲線」の定義は様々ありますが、 私はいつも、書籍『戦略的データサイエンス入門 ビジネスに活かすコンセプトとテクニック』の定義に従って、 リフト値をプロットしたもの、としています。 モデルの何かしらのロジックでインスタンスにスコアが付与され、その降順で並べ替えてスコア上位でフィルタしたときに、 どの程度正しく分類されたインスタンスがあるか、 その割合がランダムな分類器と比べてどの程度高いかを示したのが、リフト値です。 リフト値の簡単な例 分類問題において、正例と負例が1:1の割合で含まれるデータセットに対してモデルを作成し、 スコア上位25%のところまでのデータを見たとします。 ランダムな分類器だとしたら、その中に正例は半分見つかるはずなので、リフト値は0.5/0.5 = 1です。 ここで