二値分類のためにSVMをトレーニングし、検証AUC=0.87を得ました。AUCを向上させたいと考えています。何をすべきですか？

検証AUCが0.87であることは、モデルの性能がまだ改善の余地があることを示唆しています。サポートベクターマシン（SVM）の性能は、カーネルの種類、正則化パラメータC、ガンマなどのハイパーパラメータに大きく依存します。これらのハイパーパラメータを適切にチューニングすることで、モデルの汎化能力を高め、AUCを向上させることができます。 ディープニューラルネットワークは常にSVMを上回るわけではなく、データセットの特性によってはSVMの方が適している場合もあります。デプロイして汎化に期待するのは、改善策ではなく、モデルの性能を評価する段階です。モデル出力をスケーリングしても、AUCの根本的な改善にはつながりません。