짜리몽땅 매거진

OptBinning 라이브러리를 사용해 신용평가 모델링을 하면서 궁금했던 점을 정리해보려 한다. Q1. 변수 구간화(binning)은 왜 하는가?1. 변수와 목표값(y)의 관계를 더 명확하게 만들기 위해원래 연속형 데이터(ex. 소득, 나이)는 y(부도 여부)와 바로 선형 관계를 가지기 어렵거나 노이즈가 많음.binning을 하면 범위별로 평균 부도율이 확연하게 달라짐.binning을 하면 위험 구간 vs 안전 구간이 명확해짐.2. WoE / IV 같은 신용평가 전용 Feature 생성 가능binning을 해야 WoE, IV값을 계산할 수 있다.  → WoE를 쓰면 좋은 이유변수와 y의 관계를 log-odds 형태로 정량화 가능outlier 영향 적음선형 모델에 적합→ IV는 변수 중요도 지표로 씀. 정..

지난 머신러닝 기반 신용평가 모델에 이어 이번에는 OptBinning 라이브러리 기반의 신용 평가 모델을 개발해보자.  OptBinning 라이브러리는 변수의 binning(구간화)을 최적화해주는 파이썬 기반 오픈소스 라이브러리로, 주로 신용평가 모형 개발이나 머신러닝 feature engineering 과정에서 활용된다. 특히 연속형 변수나 범주형 변수를 적절하게 구간화해서 모델 성능 향상이나 해석력을 높일 때 유용하다. 지난 머신러닝 기반 신용평가 모델링의 전처리 및 시각화 과정까지는 동일하므로 그 다음 단계부터 살펴보자. [금융 AI] AI 기반의 신용 리스크 모델링(3) - 머신러닝 기반 신용 평가 모델머신러닝 기반의 신용 평가 모델링을 진행하고자 두 가지 데이터셋을 준비한다. 아메리칸 익스프레스..