MCDMClassification Evaluation Tool
Grafy zdvihu a zisku
Grafy zdvihu a zisku vizualizují výkonnost klasifikátoru tím, že ukazují, o kolik je model lepší než náhodný výběr, což je zvláště užitečné pro úlohy řazení nebo skórování, kde vybíráte horní procento vzorků. Jsou široce používány v marketingu, kreditním skórování a detekci podvodů.
Přečíst celou metodu
Pouze pro členy
Přihlásit sePro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Mapa metod
Okolí příbuzných metod — vyberte uzel, který chcete prozkoumat.
Zdroje
- Maimon, O. Z., & Rokach, L. (Eds.). (2010). Data Mining and Knowledge Discovery Handbook (2nd ed.). Springer. DOI: 10.1007/978-0-387-09823-4 ↗
- Naeem Siddiqi (2006). Credit Risk Scorecards: Developing and Implementing Intelligent Credit Scoring. John Wiley & Sons. link ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Lift Chart and Gain Chart. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/model-evaluation/lift-and-gain-chart
Která metoda?
Postavte tuto metodu vedle jejích nejbližších příbuzných a čtěte je vedle sebe — knihovna položí knihy na stůl; volba je na vás.
- AUC přesnosti a úplnosti (Precision-Recall AUC)Hodnocení modelů↔ porovnat
- Citlivost (senzitivita)Hodnocení modelů↔ porovnat
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →