リフト (HD)

分類モデルのパフォーマンスを視覚化します。これは一般に、分類モデル (CART、デシジョン ツリー、ロジスティック回帰、ナイーブ ベイズ、ニューラル ネットワーク、アルパイン フォレストなど) に適用されます。

情報一覧

パラメーター

 説明
カテゴリー モデルの検証
データ ソース タイプ HD
出力を他のオペレーターに送信 いいえ
データ処理ツール MapReduce

累積ゲイン チャートは、指定されたサンプル数にわたってモデルによってキャプチャされたイベントの総数を示しますが、リフト カーブはランダムな推測に対するモデルの比率を示します。リフト チャートは、x 個のサンプルを与えた場合のランダムな推測と比較したモデルのパフォーマンスを示します。

たとえば、母集団の平均応答率が 1% であるが、特定のモデルによって応答率が 10% のセグメントが特定されたとします。このセグメントの「リフト」は 10.0 (10%/1%) です。

データの分位数をリフト別にランク付けすることで、どの領域が最もリフト量が多く、どの領域でモデルのパフォーマンスが最も優れているかがわかります。リフトの詳細と例については、こちらをご覧ください。

入力

  • 前のオペレーターからのデータセット。
  • 前のオペレーターからの 1 つ以上のモデル。モデルは分類モデルである必要があります。以下のモデルがサポートされています。
    • カート
    • デシジョン ツリー
    • ロジスティック回帰
    • ナイーブ ベイズ
    • ニューラル ネットワーク
    • アルパイン フォレスト

構成

パラメーター 説明
ノート このオペレーターのパラメーター設定に関するメモまたは役立つ情報。 [ノート] フィールドに内容を入力すると、オペレーターに黄色のアスタリスクが表示されます。
依存カラム クラス変数として使用するカラムを定義します。

出力

ビジュアル出力
リフトの図。前述のオペレーターによって複数のモデルが指定された場合に、モデルの比較に使用されます。

データ出力
なし。これはターミナル オペレーターです。