Hai addestrato una SVM per la classificazione binaria e hai ottenuto un AUC di convalida pari a 0,87. Vuoi aumentare l'AUC. Cosa dovresti fare?

L'ottimizzazione degli iperparametri è la strategia più efficace per migliorare le prestazioni di un modello esistente, come un AUC di 0,87 per una SVM. Questo processo comporta la ricerca della migliore combinazione di iperparametri (es. C, gamma per le SVM) che massimizza le metriche di performance sul set di validazione. Addestrare una rete neurale profonda non garantisce prestazioni superiori; la scelta del modello dipende dal problema e dai dati. Distribuire il modello senza ulteriori ottimizzazioni è prematuro e non c'è garanzia che l'AUC reale sarà più alto. Scalare gli output del modello non modifica l'AUC, poiché l'AUC è una metrica basata sul ranking delle probabilità e non sulla loro scala assoluta.