Чему будет равно значение метрики ROC-AUC у классификатора, который всегда выдаёт значение 0.9 на датасете, состоящем из 90 положительных примеров и 10 негативных?

ROC-AUC измеряет способность классификатора различать классы, оценивая качество ранжирования объектов по вероятности принадлежности к положительному классу. Если классификатор всегда выдаёт одно и то же значение (0.9), он не умеет ранжировать объекты, а значит ROC-AUC будет равен 0.5 — это значение случайного угадывания.

Пример:

• Все объекты получают одинаковый скор 0.9
• Положительные и отрицательные объекты не различаются по предсказанию
• ROC-кривая будет диагональю, площадь под ней 0.5