我一直都理解 ROC 图的对角线代表“随机”分类器的性能（对应于 0.5 的 AUC）。高度不平衡的问题仍然如此吗？（例如 10 个正面对 1000 个负面）。

如果没有，有什么方法可以估计“随机”分类器的 ROC-AUC（完全不知道特征以及正负的比例）。

如果我们针对分层随机分类器进行测试怎么办？（即随机猜测正面和负面，但根据正面和负面的比例）。

在相同情况下，度量平均精度可以说什么？（随机和分层随机）。