ROC-AUC è uguale a 0,8. Come cambierà se moltiplichiamo il punteggio per 1,25?

ROC-AUC (Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve) misura la qualità del ranking del modello, cioè quanto bene il modello distingue tra classi positive e negative. Se moltiplichiamo tutte le probabilità previste (score) per 1.25, l'ordine relativo delle predizioni non cambierà, poiché la moltiplicazione per un numero positivo è un'operazione monotona.

Poiché ROC-AUC dipende solo dall'ordine delle predizioni e non dai loro valori assoluti, il valore ROC-AUC rimarrà lo stesso — 0,8.