Ganancia incremental
También conocido como: Uplift · Lift incremental · Validez incremental · Ganancia sobre el modelo actual · Incremental validity
Cuánto aporta un score nuevo al modelo que ya se usa, medido por la mejora en poder de ordenación cuando ambos entran juntos — no por lo que el score nuevo hace solo.
Base legal
Wikipedia — Incremental validity
La pregunta no es si el score de Zarv es bueno aislado, sino si aporta a lo que ya tienes. Una señal puede tener Gini alto y aun así no agregar nada, si solo repite lo que el modelo actual ya captura. La ganancia incremental aísla justamente eso: combina tu modelo con el score nuevo y mide cuánto sube el poder de ordenación respecto a tu modelo solo.
Por ser una diferencia entre dos modelos medidos en la misma base, exige una prueba pareada para decir si la ganancia es real o ruido de muestra — para eso sirve la prueba de DeLong sobre las dos AUC, con intervalo de confianza. Sin ese par, una ganancia de pocos puntos de Gini es indistinguible de la suerte.
Preguntas frecuentes
¿Cómo se mide la ganancia incremental de un score?
Comparando el poder de ordenación (Gini/AUC) del modelo actual solo contra el modelo actual combinado con el score nuevo, en la misma base, y probando la diferencia con la prueba de DeLong y un intervalo de confianza.