摘要：
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 阅读全文
摘要：
很多时候在运行python代码的时候我们需要从外部定义参数，从而避免每次都需要改动代码，tf就提供了tf.app.flags功能。 阅读全文