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Gráficos de ganho e de elevação para casos de uso de classificação binária
Os gráficos de ganho e de elevação ajudam a avaliar a habilidade do modelo em prever resultados e entender o benefício do modelo. Usando uma parte dos dados pontuados e classificados para análise, os gráficos medem os resultados obtidos com o modelo em comparação à suposição aleatória sem um modelo. Quanto maior for o ganho e maior for o aumento, mais eficaz será o modelo.
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Ganho
O gráfico de Ganho representa o ganho em relação ao percentual de dados classificados do modelo. Quanto mais próxima a linha de modelo estiver do modelo perfeito e mais longe estiver de nenhum modelo, maior será o ganho. Quanto maior for o ganho, melhor será o modelo.
O modelo prioriza os casos de alta probabilidade, que geram resultados mais positivos nas ações iniciais.
| Gráfico de ganho | Descrição |
|---|---|
| Porcentagem dos dados classificados (eixo x) | Percentil da fração de dados cumulativos. Passe o mouse sobre um ponto de dados para ver os detalhes.  Por exemplo, um percentual de 0,3 dos dados classificados equivale ao decil superior, ou aos 30% de registros com as pontuações mais altas. |
| Ganho (eixo Y) | A taxa total de positivos ou o número cumulativo de resultados desejados. Representa o percentual de todos os resultados desejados capturados por esse percentil. Use ganho para priorizar os recursos da sua organização. Por exemplo, um ganho de 0,8 a um percentual de 0,2 dos dados classificados significa que 80% de todas as metas (resultados tendenciais) são encontradas nas 20% pontuações de modelo superiores. |
| Nenhum modelo | Resultados sem um modelo ou de suposições aleatórias. |
| Modelo | Resultados do modelo. Isso é baseado nos dados do conjunto de dados do CRM Analytics que o Einstein Discovery usou para validar o desempenho do modelo. |
| Modelo perfeito | Resultados de um modelo teoricamente perfeito. |
Aumento
O gráfico de elevação representa a proporção de melhoria cumulativa pelo percentual de dados classificados. Quanto mais íngreme for a inclinação, mais alto será o aumento. Quanto maior for o aumento, melhor será o modelo.
O modelo prioriza os casos de alta probabilidade, que geram resultados mais positivos nas ações iniciais.
| Gráfico de aumento | Descrição |
|---|---|
| Porcentagem dos dados classificados (eixo x) | Percentil da fração de dados cumulativos. Passe o mouse sobre um ponto de dados para ver os detalhes.  Por exemplo, um percentual de 0,2 dos dados classificados equivale ao decil superior, ou aos 20% de registros com as pontuações mais altas. |
| Aumento (eixo y) | A taxa total de positivos ou o número cumulativo de resultados desejados. Use o aumento para medir a eficiência. Por exemplo, se o modelo tiver um aumento de 2,5 em 0,2 dos dados, os resultados do modelo serão 2,5 vezes melhores nos 20% superiores dos dados do que sem um modelo. |
