リフトとは、ある施策や特徴量が目的変数に与える影響の大きさを、ベースラインと比較して何倍向上したかで測る指標です。機械学習のモデル評価やアソシエーション分析などで広く活用されています。
リフトとは
一言でいうとリフトとは、特定の条件を設定しない場合の基準値（ベースライン）と比べて、条件を設定した場合にどれだけ成果や確率が向上したかを示す倍率の指標です。
詳しく解説
リフトは、データ分析や機械学習において、あるアプローチがどれほど効果的であるかを数値化するために使われます。例えば、アソシエーション分析においては、商品Aを買った人が商品Bも買う確率が、全体の中で商品Bが買われる確率の何倍になっているかを示します。また、ダイレクトマーケティングの分野では、ランダムにDMを送った場合と機械学習モデル等でターゲティングしてDMを送った場合とで、コンバージョン率が何倍に向上したかを表すリフト値として利用され、予測モデルの性能を視覚的に評価する累積リフトチャートの作成にも欠かせない要素となっています。
具体例・使われ方
ECサイトのレコメンド機能において、「おむつ」を購入した客が「ビール」を同時に購入する確率が、全顧客のビール購入率と比較してどの程度高くなるかをリフト値で算出します。また、マーケティングキャンペーンにおいて、予測モデルを用いて抽出した優良顧客層に対して広告を配信し、全体平均のコンバージョン率に対して何倍の成果が得られたかを評価する際に利用されます。
似た用語との違い
確率そのものを表すコンバージョン率やコンフィデンス（確信度）と混同されやすいですが、コンフィデンスが条件付き確率そのものを表すのに対し、リフトは全体確率に対する比率を表す点が異なります。また、モデルの総合的な識別性能を示すROC曲線やAUCとは異なり、リフトは特定の閾値や上位パーセンタイルにおける効果の底上げ効果に特化しています。
注意点
リフトの値が高いからといって必ずしもビジネス上の利益が大きいとは限らない点に注意が必要です。対象となるベースラインの確率が極端に低い場合、わずかな分子の変化でもリフト値が不当に大きく跳ね上がることがあるため、サポート値などの他の指標と組み合わせて総合的に判断する必要があります。