ROC-AUC = 0.9. ¿Qué sucederá con esta métrica si multiplicamos todas las predicciones del modelo por 3?

ROC-AUC mide la calidad de la clasificación de las predicciones del modelo, no sus valores absolutos. Multiplicar todas las predicciones por el número 3 es una transformación lineal monótonica que no cambiará el orden de las predicciones. Dado que ROC-AUC se basa en comparar pares de ejemplos positivos y negativos en orden de predicción, la métrica permanecerá sin cambios y seguirá siendo 0.9.