Siempre he entendido siempre la diagonal de la república de china de la parcela para representar el rendimiento de un "azar" clasificador (correspondiente a una de las AUC de 0.5). Es este sigue siendo el caso para un reparto muy desigual de los problemas? (por ejemplo, 10 positivos vs 1000 negativos).
Si no, hay alguna manera de estimar el ROC-AUC para un "azar" clasificador (totalmente ciego a las características y a la proporción de positivos y negativos).
¿Qué pasa si ponemos a prueba contra un aleatorio estratificado clasificador? (es decir, uno que adivine positivos y negativos al azar, sino según la proporción de positivos y negativos).
¿Qué se puede decir acerca de la métrica de Precisión Promedio en los mismos escenarios? (aleatorio y estratificado al azar).
