Какой будет ROC-AUC для случайной модели

ROC-AUC для случайной модели будет равна 0.5. Это означает, что модель не лучше случайного угадывания.

Пример:

from sklearn.metrics import roc_auc_score
import numpy as np

y_true = np.array([0, 1, 0, 1])
y_random = np.random.rand(4) # Случайные предсказания

roc_auc = roc_auc_score(y_true, y_random)
print(f"ROC-AUC: {roc_auc:.2f}") # Будет близко к 0.5

Если модель идеально разделяет классы, ROC-AUC = 1, если всегда ошибается — 0. Случайная модель находится посередине.