ROC-AUC = 0.9. Kas nutiks su šiuo metru, jei padauginsime visas modelio prognozes iš 3?

ROC-AUC matuoja modelio prognozių reitingo kokybę, o ne jų absoliučias reikšmes. Visų prognozių daugyba iš 3 yra monotoniška linijinė transformacija, kuri nekeis prognozių tvarkos. Kadangi ROC-AUC pagrįstas palyginimu porų teigiamų ir neigiamų pavyzdžių pagal prognozių tvarką, matas liks nepakitęs ir vis dar bus 0,9.