通过lift判断不同模型优劣

有人问我是否可以通过lift判断不同模型优劣。

这里lift还是默认cumulative lift。

我目前的结论是：lift和ROC一样，可以通过曲线下面积来比较不同模型的优劣。

同起点的情况：

以上是5个不同模型每10%的lift，第一个10%都是相同起点出发，曲线下面积越大越好，更早地发现了所有坏人，5个不同模型的各个grade情况如下：

lift1：

lift2：

lift3：

lift4：

lift5：

不同起点，中间存在交叉的情况

lift6：

lift6和lift1存在交叉如下：

这种情况依然可以用曲线下面积来衡量。

注：lift chart有个问题，它不像ROC那样，左边是封口的，这个左边的起点，必须定一个，第一个点可以横坐标是5%，也可以上面一样是10%，如果定太小，可能那最差x%样本没有统计意义。

另外，gain chart也是同理的，我目前看也可以用曲线下面积来衡量

6和1的gain交叉图：