Jei padauginsime visus modelio įvertinimus iš 2, ar pasikeis ROC AUC?

ROC AUC (Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve) измеряет качество ранжирования модели, то есть насколько хорошо модель разделяет классы. Если умножить все скоры модели на 2, порядок предсказаний не изменится, так как умножение на положительное число сохраняет относительный порядок. Поскольку ROC AUC зависит только от порядка предсказаний, а не от их абсолютных значений, значение ROC AUC останется тем же.