ROC-AUC = 0.9. Was passiert mit dieser Metrik, wenn man alle Vorhersagen des Modells mit 3 multipliziert?

ROC-AUC misst die Qualität der Rangordnung der Vorhersagen des Modells, nicht deren absolute Werte. Das Multiplizieren aller Vorhersagen mit der Zahl 3 ist eine lineare monotone Transformation, die die Reihenfolge der Vorhersagen nicht ändert. Da ROC-AUC auf dem Vergleich von Paaren positiver und negativer Beispiele nach Vorhersageordnung basiert, bleibt die Metrik unverändert und beträgt weiterhin 0,9.