refactor: single-fold fold_04 + Platt scaling (remove ensemble)

config.py

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-"""Constantes compartilhadas pelo Space (bge-m3 Ensemble calibrado)."""
+"""Constantes compartilhadas pelo Space (bge-m3 FT-Solo, single-fold calibrado)."""
 from __future__ import annotations
 
 import os
 from pathlib import Path
 
-# Modelo base — bge-m3 (568M params, ~7x menor que Qwen3-4B)
 MODEL_NAME = "BAAI/bge-m3"
 
-# Inferência
 MAX_LENGTH = 256
 BATCH_SIZE = 8
-
-# bge-m3 NÃO usa prompt de instrução. None mantém compatibilidade.
 TASK_PROMPT = None
 
-# Paths
-ROOT = Path(__file__).resolve().parent
+ROOT         = Path(__file__).resolve().parent
 ARTIFACTS_DIR = ROOT / "artifacts"
+ADAPTER_PATH  = ARTIFACTS_DIR / "fold_04_adapter"
+HEAD_PATH     = ARTIFACTS_DIR / "fold_04_head.pt"
 
-# Lista de TODOS os folds disponíveis para ensemble.
-MODEL_FOLDS = [
-    "fold_01",
-    "fold_02",
-    "fold_03",
-    "fold_04",
-    "fold_05"
-]
-
-# Nome do arquivo de cabeça para cada fold. Pode ser ajustado se o padrão mudar.
-HEAD_FILENAME = "{fold}_head.pt"
-ADAPTER_DIRNAME = "{fold}_adapter"
-
-# Classificação
-THRESHOLD_UTIL = 0.5
+THRESHOLD_UTIL        = 0.5
 CONFIDENCE_BOUNDS_ALTA  = (0.10, 0.90)
 CONFIDENCE_BOUNDS_MEDIA = (0.30, 0.70)
 
-# Parâmetros de calibração para Platt Scaling: P_calib = 1/(1 + exp(a * logit + b)).
-# Ajuste estes valores com base em um conjunto de calibração.
+# Platt scaling: P_calib = sigmoid(CALIB_A * logit(P_raw) + CALIB_B)
+# Com defaults (1.0, 0.0) = identidade (sem ajuste).
+# Para calibrar: ajuste esses valores com um conjunto de validação.
 CALIB_A = 1.0
 CALIB_B = 0.0
 
-# Parâmetro de temperature scaling. Defina TEMPERATURE != 1.0 para aplicar scaling.
-TEMPERATURE = 1.0
-
-# Secret opcional
 HF_TOKEN = os.environ.get("HF_TOKEN")