Что значит значение 0.3 ROC-AUC

ROC-AUC 0.3 означает, что модель работает хуже, чем случайное угадывание (0.5). Это может указывать на:

1. Ошибку в предсказаниях (например, инвертированные метки)
2. Сильный дисбаланс классов без корректной обработки
3. Проблемы с признаками или их масштабированием

Пример проверки инверсии меток:

from sklearn.metrics import roc_auc_score
y_true = [1, 0, 1, 0]
y_pred = [0.1, 0.9, 0.2, 0.8]  # Намеренно инвертированные
print(roc_auc_score(y_true, y_pred))  # Выведет ~0.3

Рекомендации:

• Проверить направление предсказаний
• Убедиться в корректности разметки
• Пересмотреть подход к моделированию