이진 분류를 위해 SVM을 훈련했고 검증 AUC=0.87을 얻었습니다. AUC를 높이려면 어떻게 해야 할까요?

하이퍼파라미터 튜닝은 모델의 성능을 최적화하는 일반적인 방법입니다. SVM의 C, gamma, 커널 유형과 같은 하이퍼파라미터를 조정하여 검증 AUC를 개선할 수 있습니다. 딥 뉴럴 네트워크가 항상 SVM보다 성능이 좋다고 단정할 수 없으며, 문제의 복잡성과 데이터 특성에 따라 다릅니다. 모델을 배포하기 전에 성능을 최적화해야 하며, 배포 후 일반화로 인해 AUC가 높아진다고 보장할 수 없습니다. 모델 출력 스케일링은 예측 확률을 조정할 수는 있지만, AUC 자체를 높이는 직접적인 방법은 아닙니다.