¿Cuál será el valor de la métrica ROC-AUC para un clasificador que siempre da un valor de 0.9 en un conjunto de datos compuesto por 90 ejemplos positivos y 10 negativos?

ROC-AUC mide la capacidad de un clasificador para distinguir entre clases, evaluando la calidad del ranking de objetos según la probabilidad de pertenencia a la clase positiva. Si un clasificador siempre da el mismo valor (0.9), no puede clasificar objetos por orden, por lo que el ROC-AUC será igual a 0.5 — que es el valor de una adivinanza aleatoria.

Ejemplo:

• Todos los objetos reciben la misma puntuación 0.9
• Los objetos positivos y negativos no se diferencian en la predicción
• La curva ROC será una diagonal, y el área bajo ella será 0.5