提升/累积收益图不是评估模型的好方法(因为它不能用于模型之间的比较),而是在资源有限的情况下评估结果的一种方法。要么因为每个结果(在营销方案中)要采取行动的成本,要么是您想忽略一定数量的有保证的选民,而只对栅栏上的那些采取行动。如果您的模型非常好,并且对所有结果都具有很高的分类精度,那么信心十足地订购结果将不会有太大的帮助。
import sklearn.metrics
import pandas as pd
def calc_cumulative_gains(df: pd.DataFrame, actual_col: str, predicted_col:str, probability_col:str):
df.sort_values(by=probability_col, ascending=False, inplace=True)
subset = df[df[predicted_col] == True]
rows = []
for group in np.array_split(subset, 10):
score = sklearn.metrics.accuracy_score(group[actual_col].tolist(),
group[predicted_col].tolist(),
normalize=False)
rows.append({'NumCases': len(group), 'NumCorrectPredictions': score})
lift = pd.DataFrame(rows)
#Cumulative Gains Calculation
lift['RunningCorrect'] = lift['NumCorrectPredictions'].cumsum()
lift['PercentCorrect'] = lift.apply(
lambda x: (100 / lift['NumCorrectPredictions'].sum()) * x['RunningCorrect'], axis=1)
lift['CumulativeCorrectBestCase'] = lift['NumCases'].cumsum()
lift['PercentCorrectBestCase'] = lift['CumulativeCorrectBestCase'].apply(
lambda x: 100 if (100 / lift['NumCorrectPredictions'].sum()) * x > 100 else (100 / lift[
'NumCorrectPredictions'].sum()) * x)
lift['AvgCase'] = lift['NumCorrectPredictions'].sum() / len(lift)
lift['CumulativeAvgCase'] = lift['AvgCase'].cumsum()
lift['PercentAvgCase'] = lift['CumulativeAvgCase'].apply(
lambda x: (100 / lift['NumCorrectPredictions'].sum()) * x)
#Lift Chart
lift['NormalisedPercentAvg'] = 1
lift['NormalisedPercentWithModel'] = lift['PercentCorrect'] / lift['PercentAvgCase']
return lift
要绘制累积增益图,您可以在下面使用此代码。
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_cumulative_gains(lift: pd.DataFrame):
fig, ax = plt.subplots()
fig.canvas.draw()
handles = []
handles.append(ax.plot(lift['PercentCorrect'], 'r-', label='Percent Correct Predictions'))
handles.append(ax.plot(lift['PercentCorrectBestCase'], 'g-', label='Best Case (for current model)'))
handles.append(ax.plot(lift['PercentAvgCase'], 'b-', label='Average Case (for current model)'))
ax.set_xlabel('Total Population (%)')
ax.set_ylabel('Number of Respondents (%)')
ax.set_xlim([0, 9])
ax.set_ylim([10, 100])
labels = [int((label+1)*10) for label in [float(item.get_text()) for item in ax.get_xticklabels()]]
ax.set_xticklabels(labels)
fig.legend(handles, labels=[h[0].get_label() for h in handles])
fig.show()
并可视化提升:
def plot_lift_chart(lift: pd.DataFrame):
plt.figure()
plt.plot(lift['NormalisedPercentAvg'], 'r-', label='Normalised \'response rate\' with no model')
plt.plot(lift['NormalisedPercentWithModel'], 'g-', label='Normalised \'response rate\' with using model')
plt.legend()
plt.show()
结果看起来像:
我发现这些网站可供参考:
编辑:
我发现MS链接的描述有些误导,但是Paul Te Braak链接非常有用。回答评论;
@Tanguy对于上面的累积增益图,所有计算均基于该特定模型的准确性。正如Paul Te Braak链接所指出的,我的模型的预测准确性如何达到100%(图表中的红线)?最好的情况(绿线)是我们在整个人口过程中能够以多快的速度达到与红线相同的精度(例如,我们的最佳累积收益方案)。如果我们只是随机选择总体中每个样本的分类,则为蓝色。因此,累积收益和升幅图纯粹是为了理解该模型(仅该模型)在不与整个人群进行交互的情况下如何给我带来更大的影响。
我使用累积收益图表的一种情况是针对欺诈案件,在该案件中,我想知道对于X最高的百分比,我们实际上可以忽略或优先处理多少个应用程序(因为我知道该模型可以对其进行预测)。在那种情况下,对于“平均模型”,我改为从真正的无序数据集中选择分类(以显示如何处理现有应用程序,以及如何使用该模型对应用程序类型进行优先排序)。
因此,对于比较模型,只需坚持使用ROC / AUC,一旦对所选模型感到满意,就可以使用累积增益/提升图来查看其对数据的响应方式。
0
我刚刚使用scikit-learn创建了一个模型,该模型可以估算客户对某项报价做出响应的可能性。现在,我正在尝试评估我的模型。为此,我想绘制提升图。我了解了Lift的概念,但是我很难理解如何在python中实际实现它。