准确度统计数据（例如整体准确度）量化了机器学习模型在没有任何对照参考（例如随机猜测或现有模型）的新数据上的预期性能。这就是为什么我们还需要可视化模型评估 - 或评分 - 技术来在更广泛的背景下显示模型性能：针对不同的分类阈值，与其他模型相比，以及从资源使用的角度来看。在本文中，我们将解释如何使用 ROC 曲线、提升图和累积增益图评估分类模型。用例：流失预测模型我们将通过用于流失预测的随机森林模型（

准确度统计数据（例如整体准确度）量化了机器学习模型在没有任何对照参考（例如随机猜测或现有模型）的新数据上的预期性能。这就是为什么我们还需要可视化模型评估 - 或评分 - 技术来在更广泛的背景下显示模型性能：针对不同的分类阈值，与其他模型相比，以及从资源使用的角度来看。在本文中，我们将解释如何使用 ROC 曲线、提升图和累积增益图评估分类模型。用例：流失预测模型我们将通过用于流失预测的随机森林模型（

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