Что делать, если AUC < 0.5?

В случае бинарной классификации AUC эквивалентна вероятности того, что классификатор присвоит большее значение положительному классу (класс 1) по сравнению с отрицательным (класс 0). Если AUC < 0.5, это означает, что модель предсказывает хуже случайного угадывания, однако инвертирование предсказанных значений может сделать модель полезной, так как она фактически «ошибается» в противоположную сторону.

#машинное_обучение