Оценка бинарных классификаторов

В этом курсе мы будем использовать распространённую метрику для алгоритмов бинарной классификации — AUC, или площадь под кривой. В данном случае кривая — это ROC, или рабочая характеристика приёмника. Подробности того, что именно измеряют эти метрики, для курса не важны. Главное, что вам нужно знать: чем ближе значение AUC к единице (1), тем лучше модель!

Каким будет AUC, если вы создали идеальную модель бинарной классификации?