Ei! Tudo bem?
Com uma base pequena (≈300 registros) e possivelmente desbalanceada, é comum mesmo ter métricas baixas. Alguns caminhos práticos pra seguir:
Validação cruzada ajuda, sim. O K-Fold (ou StratifiedKFold) não “milagra” os resultados, mas dá métricas mais estáveis e evita conclusões baseadas em um split ruim.
Ajuste de hiperparâmetros faz muita diferença. Árvores muito rasas ou KNN com k inadequado derrubam desempenho facilmente.
Tente criar novas features a partir das existentes ou realizar transformações que possam ajudar a destacar padrões nos dados.
Cheque se os dados estão normalizados ou escalonados, especialmente para modelos como SVC e KNN, que são sensíveis à escala dos dados.
Além de apenas olhar para a acurácia, analise outras métricas como precisão, recall e F1-score, que podem fornecer uma visão mais completa do desempenho do modelo, especialmente se os dados estiverem desbalanceados.
Como sugerido no exercício, visualize as curvas ROC e de precisão-recall para entender melhor o desempenho dos modelos em diferenciar as classes.
Essas são algumas estratégias que podem ajudar a melhorar o desempenho dos seus modelos.O processo de modelagem é iterativo e pode exigir várias tentativas e ajustes.
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Até mais!
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