검증 기준을 세우는 자세로
약 105초
신용평가모형 적합성 검증의 기준을 본인 학습 경험과 함께 풀어낸다
신용평가모형의 적합성을 검증한다면, 저는 모형이 실제를 얼마나 잘 맞히는지를 기준의 중심에 두겠습니다. 학부에서 통계와 데이터 분석을 공부하며, 저는 모형이 과거 데이터에 잘 맞아도 새 데이터에서는 어긋날 수 있다는 걸 배웠습니다. 그래서 저는 검증할 때, 학습에 쓰지 않은 별도 데이터로 모형의 예측이 실제와 맞는지를 봐야 한다고 생각합니다. 한번은 학교 과제에서, 제가 만든 모형이 연습 데이터에서만 좋고 새 데이터에서 떨어지는 것을 보고 당황한 적이 있습니다. 그 일로 저는 적합성은 익숙한 데이터가 아니라 낯선 데이터에서 확인해야 한다는 걸 배웠습니다. 저는 검증 기준이 모형의 약점을 일부러 찾아보는 데서 시작한다고 생각합니다.
이 결의 특징
모형의 적합성을 익숙한 학습 데이터가 아닌 낯선 새 데이터에서 확인해야 한다는 원칙을 과제에서 연습 데이터에만 좋고 새 데이터에서 떨어지는 경험으로 확인한 흔적이 있습니다. 적합성 검증의 기준을 모형 약점 찾기로 정의한 결이 선명합니다.
이 결이 통하는 자리
검증 기준을 추상 이론이 아닌 연습 데이터 과적합 경험으로 설명하고, 낯선 데이터에서 확인해야 한다는 원칙이 그 경험에서 나왔을 때 통합니다. 기준의 출처가 경험인 자리에서 면접관의 신뢰가 생기는 결이 자주 보입니다.