Uma equipe de ciência de dados da Assembleia Legislativa desenvolveu diferentes modelos para estimar a probabilidade de aprovação de proposições legislativas. Após o treinamento, os analistas observaram que alguns modelos produziam níveis semelhantes de acurácia, dificultando a escolha da alternativa mais adequada para implantação. Diante desse cenário, optou-se por utilizar uma métrica capaz de avaliar a capacidade discriminatória dos classificadores considerando diferentes limiares de decisão, permitindo comparar o desempenho global dos modelos independentemente de um único ponto de corte.
Assinale a alternativa que apresenta a interpretação tecnicamente adequada acerca da Curva ROC e da métrica AUC.