相关性分析 lift
时间: 2023-09-26 07:05:48 浏览: 58
Lift是用来衡量关联规则中两个物品之间的相关性强弱的指标。当Lift小于1时,表示两个物品之间呈负相关,即购买其中一个物品会降低购买另一个物品的概率;当Lift大于1时,表示两个物品之间呈正相关,即购买其中一个物品会提升购买另一个物品的概率;当Lift等于1时,表示两个物品之间没有相关性,即它们是相互独立的。
关联规则分析,也称为购物篮分析,最初用于发现超市购物中不同商品之间的关联关系。它可以帮助我们了解在购物过程中不同商品之间的依赖关系,从而进行市场推广和销售策略的优化。
关联分析是一种在大规模数据集中寻找相互关系的任务。通过频繁项集和关联规则的挖掘,我们可以发现在数据集中经常同时出现的物品组合,并且推断出它们之间可能存在的强关联关系。
相关问题
auc ks lift
AUC(Area Under the Curve)是一种常见的度量指标,用于评估机器学习算法在二分类问题中的性能。AUC的取值范围在0到1之间,越接近1代表算法的性能越好。
KS(Kolmogorov-Smirnov)是一种统计检验方法,常用于评估模型在预测概率上的准确性。KS值表示模型在正负样本的累积分布函数之差的最大值,通常取值范围在0到1之间。
Lift是一种经济学概念,用于度量模型在预测效果上的提升幅度。Lift值表示模型预测的正样本中真实正样本所占比例相对于随机预测的正样本中真实正样本所占比例的提升倍数。
这三个指标在评估机器学习算法的性能上有不同的作用。AUC主要用于度量分类模型在区分正负样本上的能力,越接近1代表分类能力越强。KS主要用于评估模型在预测概率上的准确性,越接近1代表预测能力越强。而Lift主要用于评估模型相对于随机预测的提升效果,越大代表模型的提升效果越好。
综上所述,AUC、KS和Lift是常用的评估指标,分别从不同角度评估了机器学习算法的性能,可以帮助我们更好地理解和比较不同算法的效果。
python中lift评分
根据提供的引用内容,scorecardpy库提供了评分卡模型开发的多个功能,其中包括Lift评分。Lift评分是一种常见的模型评估指标,用于衡量模型的预测能力。在scorecardpy库中,可以使用perf_eva函数来计算Lift评分。下面是一个简单的例子:
```python
import scorecardpy as sc
# 加载数据
data = sc.germancredit()
# 划分数据集
train, test = sc.split_df(data, y = 'creditability')
# 变量筛选
var_filter = sc.var_filter(train, y = 'creditability')
# 变量分箱
bins = sc.woebin(var_filter, y = 'creditability')
# 计算WOE
train_woe = sc.woebin_ply(train, bins)
# 训练评分卡模型
lr = sc.LogisticRegression()
lr.fit(train_woe[train_woe.columns.difference(['creditability'])], train_woe['creditability'])
# 计算Lift评分
perf = sc.perf_eva(train_woe['creditability'], lr.predict(train_woe[train_woe.columns.difference(['creditability'])]), plot_type = 'lift')
# 输出Lift评分
print(perf['scorecard'])
```
在上面的例子中,我们首先加载了一个德国信用数据集,然后使用split_df函数将数据集划分为训练集和测试集。接着,我们使用var_filter函数对变量进行筛选,使用woebin函数对变量进行分箱,并使用woebin_ply函数计算WOE。然后,我们使用LogisticRegression函数训练评分卡模型,并使用perf_eva函数计算Lift评分。最后,我们输出了Lift评分的结果。