문제 유형이 모델 계열을 정한다

업무

신용평가는 점수 자체보다 등급 구간별 실제 부도율이 예측과 맞는지를 봅니다. 점수를 10개 구간으로 나눠 각 구간의 관측 부도율을 확인하는 방식이 일반적입니다. 이 정렬 능력을 확인하지 않으면 전체 지표가 좋아도 특정 구간에서 판단이 크게 어긋날 수 있고, 다른 시점 데이터에 적용할 때 점수 분포가 크게 흔들리면 심사 기준이 시기마다 달라지는 셈이 됩니다.

사기 탐지

정상 데이터가 압도적으로 많은 불균형 문제입니다. 소수 클래스에 가중치를 주거나, 학습 데이터 구성을 조정하거나, 비용 기반으로 임계값을 정합니다. 어떤 방법을 쓰든 실제 운영에서 발생하는 오탐 비용을 함께 계산해야 하고, 사기 패턴이 시간에 따라 바뀌므로 다른 업무보다 재학습 주기가 짧으며 탐지 규칙과 모델을 병행 운영하는 경우가 많습니다.