İkili sınıflandırma için bir SVM eğittiniz ve doğrulama AUC'si 0,87 çıktı. AUC'yi artırmak istiyorsunuz. Ne yapmalısınız?

Doğru cevap, "Hiperparametre ayarı yapın" seçeneğidir. AUC'yi artırmak için mevcut SVM modelinizin performansını optimize etmenin en doğrudan ve etkili yolu, çekirdek türü, düzenlileştirme parametresi (C) ve gamma gibi hiperparametrelerini ayarlamaktır. Bu, modelin veri setinize daha iyi uyum sağlamasına yardımcı olabilir. Diğer seçenekler neden yanlış: "Derin bir sinir ağı eğitin çünkü bu her zaman SVM'lerden daha iyi performans gösterecektir" ifadesi doğru değildir. Derin öğrenme modelleri karmaşık görevlerde güçlü olsa da, her zaman SVM'lerden daha iyi performans göstermezler ve veri miktarı veya problem yapısı gibi faktörlere bağlıdır. "Dağıtın ve genelleme nedeniyle daha yüksek gerçek dünya AUC'si bekleyin" seçeneği yanlıştır. Doğrulama setindeki performans, modelin gerçek dünyadaki performansının iyi bir göstergesidir; dağıtım sihirli bir şekilde AUC'yi artırmaz. "AUC'yi en üst düzeye çıkarmak için çarpımsal bir faktörü ayarlayarak model çıktılarını ölçeklendirin" seçeneği yanlıştır. AUC, sıralama ölçütü olduğundan, modelin çıktılarını çarpımsal bir faktörle ölçeklendirmek, sıralamayı ve dolayısıyla AUC'yi değiştirmez.