支持Roc曲线，LiftChart曲线，Recall-Precision曲线绘制。

流式的实验支持累计统计和窗口统计。

给出整体的评估指标包括：AUC、K-S、PRC, 不同阈值下的Precision、Recall、F-Measure、Sensitivity、Accuracy、Specificity和Kappa。

Roc曲线

纵坐标：TPR

AUC

Roc曲线下面的面积

Recall-Precision曲线

横坐标：Recall

PRC

Recall-Precision曲线下面的面积

提升曲线

横坐标：

Precision

二分类评估(batch) - 图2

Recall

F-Measure

二分类评估(batch) - 图4

Sensitivity

Accuracy

二分类评估(batch) - 图6

Specificity

Kappa

二分类评估(batch) - 图8
二分类评估(batch) - 图10

Logloss

脚本代码

脚本运行结果

  2. KS: 0.6666666666666666
  4. Accuracy: 0.6
  6. Micro Recall: 0.6