ROC-AUC = 0.9. Ce se întâmplă cu această metrică dacă înmulțim toate predicțiile modelului cu 3?

ROC-AUC măsoară calitatea clasificării predicțiilor modelului, nu valorile lor absolute. Înmulțirea tuturor predicțiilor cu numărul 3 este o transformare liniară monotonă care nu va schimba ordinea predicțiilor. Deoarece ROC-AUC se bazează pe compararea perechilor de exemple pozitive și negative în funcție de ordinea predicțiilor, această metrică va rămâne neschimbată și va fi în continuare 0,9.