ROC-AUC = 0.9. Co się stanie z tą miarą, jeśli pomnożymy wszystkie przewidywania modelu przez 3?

ROC-AUC измеряет качество ранжирования предсказаний модели, а не их абсолютные значения. Домножение всех предсказаний на число 3 — это линейное монотонное преобразование, которое не изменит порядок предсказаний. Поскольку ROC-AUC основан на сравнении пар положительных и отрицательных примеров по порядку предсказаний, метрика останется неизменной и будет по-прежнему равна 0.9.