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.
ROC-AUC = 0.9. Что произойдёт с этой метрикой, если домножить все предсказания модели на число 3?
ROC-AUC измеряет качество ранжирования предсказаний модели, а не их абсолютные значения.
Короткий ответ
Что ответить на собеседовании
Подробный разбор
Ответ с пояснениями
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.