Diagrammas pacēlums un ieguvums
Diagrammas pacēlums un ieguvums vizualizē klasifikatora veiktspēju, parādot, cik labāk modelis darbojas salīdzinājumā ar nejaušu izlasi, īpaši noderīgas ranžēšanas vai punktu skaitīšanas uzdevumos, kur tiek izvēlēta noteikta augšējā procentuālā daļa no paraugiem. Tās plaši izmanto mārketingā, kredītreitingā un krāpšanas noteikšanā.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Lift Chart and Gain Chart. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/model-evaluation/lift-and-gain-chart
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- Precīzijas un atsaukuma AUCModeļu novērtēšana↔ salīdzināt
- Atcerēšanās (jutība)Modeļu novērtēšana↔ salīdzināt
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →