ROC-AUC = 0.9. Que se passera-t-il avec cette métrique si on multiplie toutes les prédictions du modèle par 3?

ROC-AUC mesure la qualité du classement des prédictions du modèle, et non leurs valeurs absolues. Multiplier toutes les prédictions par le nombre 3 est une transformation linéaire monotone qui ne changera pas l'ordre des prédictions. Étant donné que ROC-AUC est basé sur la comparaison de paires d'exemples positifs et négatifs selon l'ordre des prédictions, la métrique restera inchangée et sera toujours de 0,9.