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：

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。