Lift图衡量的是，与不利用模型相比，模型的预测能力“变好”了多少，lift(提升指数)越大，模型的运行效果越好。
TP：划一个阈值后的正样本。
P：总体的正样本。
在模型评估中，我们常用到增益/提升（Gain/Lift）图来评估模型效果，其中的Lift是“运用该模型”和“未运用该模型”所得结果的比值。以信用评分卡模型的评分结果为例，我们通常会将打分后的样本按分数从低到高排序，取10或20等分（有同分数对应多条观测的情况，所以各组观测数未必完全相等），并对组内观测数与坏样本数进行统计。
第一行lift值=（123/913）/（629/10000）
第二行lift值=（（123+105）/（913+1026））/（629/10000）
原文：https://www.cnblogs.com/gczr/p/11923552.html