ROC-AUC (Aria de sub curba caracteristicii receptorului) măsoară calitatea clasificării modelului, adică cât de bine diferențiază modelul între clasele pozitive și negative. Dacă înmulțim toate probabilitățile prezise (scorurile) cu 1,25, ordinea relativă a predicțiilor nu se va schimba, deoarece înmulțirea cu un număr pozitiv este o operație monotonă.

Deoarece ROC-AUC depinde doar de ordinea predicțiilor și nu de valorile lor absolute, valoarea ROC-AUC va rămâne aceeași — 0,8.

Anterior În continuare