Você treinou um SVM para classificação binária e obteve AUC de validação=0,87. Você quer aumentar o AUC. O que você deve fazer?

Ajustar os hiperparâmetros do SVM (como C e gamma) é a abordagem mais direta e eficaz para tentar melhorar o desempenho do modelo, incluindo o AUC. Hiperparâmetros bem ajustados podem otimizar o trade-off entre viés e variância, permitindo que o modelo generalize melhor para dados não vistos. Treinar uma rede neural profunda não garante um AUC maior; embora potentes, elas exigem mais dados e recursos computacionais, e um SVM bem ajustado pode superá-las em certos cenários. Fazer o deploy e esperar um AUC maior no mundo real é irrealista; o desempenho em validação é o melhor indicador inicial. Dimensionar as saídas do modelo ajustando um fator multiplicativo não altera a ordem relativa das previsões e, portanto, não afeta o AUC, que é uma métrica baseada em ranqueamento.