ROC-AUC равен 0.8. Как он изменится при умножении score на 1.25?

ROC-AUC (Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve) измеряет качество ранжирования модели, то есть насколько хорошо модель различает положительные и отрицательные классы. Если умножить все предсказанные вероятности (score) на 1.25, то относительный порядок предсказаний не изменится, так как умножение на положительное число — монотонная операция.

Поскольку ROC-AUC зависит только от порядка предсказаний, а не от их абсолютных значений, значение ROC-AUC останется тем же — 0.8.