ROC-AUC метрика

Условие задачи

Даны y_true (бинарные метки) и y_prob (вероятности класса 1). Посчитайте ROC-AUC -- площадь под ROC-кривой. Верните число (float), округлённое до 3 знаков. Значение от 0.5 (случайная модель) до 1.0 (идеальная). Сохраните в `result`.

Темы

roc_auc_score ROC AUC classification

Подсказки

• ROC-AUC принимает не предсказанные метки, а вероятности (или scores). Почему это важно?
• Что значит AUC = 0.5? Что значит AUC < 0.5 — сломанная модель?

Открыть задачу в тренажёре → ← Все Python-задачи