本文主要是介绍2017.05.25回顾 lift转roc 不会出现前期发力模型，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1、上午连续写了两篇小结
2、继续上一篇小结中的第一个问题，定性上觉得可以loss来判断，但是觉得定量上证明比较复杂，我就曲线救国，研究了下这些lift画出roc是什么样子
蓝线是我正常模型的lift曲线，红线是根据boss的描述画出来的，因为E(lift) = 1（这里有错，是当每个decile接近于等分的时候有这个性质），所以红线后面只能越来越平缓，直线是我自己构造出来的，每个decile的lift是线性增加的，接下来就是怎么通过lift来画roc，需要几个条件，I 要知道总的bad rate，这样可以算得每个decile的bad rate，II 要知道每个decile的比例 就这两个条件可以算hit rate和false alarm rate，总体的绝对数量可以假设为1，这样算出所有decile的hit rate和false alarm rate就可以画ROC曲线了，横轴是false alarm rate，纵轴是hit rate，这里有一点要小心，我昨天都犯错了，这时候rank order是从bottom decile到top decile，从坏的decile到好的decile，因为划cut-off的时候，就是把坏的全预测成0，所以随着标准越来越严，误伤false alarm rate增长越来越快，hit rate前面快，后面慢。那么根据以上画出的ROC是什么样子呢？
我们可以看到，蓝线的AUC大于绿线大于红线，所以先不考虑一个算法是最小化loss function，而是最大化AUC的话，红线产生的AUC就偏低，所以算法做出来就应该是蓝线，从AUC这个侧面说明红线不是一个正常模型。
3、中午完成了这个分析论证，我下午开始做一些工程上的工作，对决策引擎进行诸多修改，参加创建变量讨论，修复一些BUG，发邮件沟通等等
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