Ganho incremental
Também conhecido como: Uplift · Lift incremental · Validade incremental · Ganho sobre o modelo atual · Incremental validity
Quanto um score novo acrescenta ao modelo que já se usa, medido pela melhora em poder de ordenação quando os dois entram juntos — não pelo que o score novo faz sozinho.
Base legal
Wikipedia — Incremental validity
A pergunta não é se o score da Zarv é bom isolado, e sim se ele acrescenta ao que você já tem. Um sinal pode ter Gini alto e mesmo assim não agregar nada, se só repete o que o modelo atual já captura. O ganho incremental isola exatamente isso: combina o seu modelo com o score novo e mede quanto o poder de ordenação sobe em relação ao seu modelo sozinho.
Por ser uma diferença entre dois modelos medidos na mesma base, ela pede um teste pareado para dizer se o ganho é real ou ruído de amostra — é para isso que serve o teste de DeLong sobre as duas AUCs, com intervalo de confiança. Sem esse par, um ganho de poucos pontos de Gini é indistinguível de sorte.
Perguntas frequentes
Como se mede o ganho incremental de um score?
Comparando o poder de ordenação (Gini/AUC) do modelo atual sozinho contra o modelo atual combinado com o score novo, na mesma base, e testando a diferença com o teste de DeLong e intervalo de confiança.