예시 답변 1
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신용평가 모형 설계 수업에서 변수 선택 기준 학습
신용위험관리 수업에서 소규모 기업 신용평가 모형 설계 과제를 했습니다. 재무 변수와 비재무 변수를 각각 후보로 놓고, 어떤 변수가 부도 예측에 실제로 기여하는지 로지스틱 회귀로 검증했습니다. 처음에 변수를 20개 가까이 넣었는데 교수님이 '다중공선성 확인했냐'고 하셔서 확인해보니 상관계수가 높은 변수 쌍이 여러 개였고 솎아내야 했습니다. 최종적으로 부채비율, 이자보상배율, 업력 세 변수가 가장 안정적인 예측력을 보였습니다. 모형 설계에서 변수를 많이 넣는 것보다 변수 간 독립성을 먼저 확인해야 한다는 걸 그때 배웠습니다.
이 결의 특징
변수를 20개 넣었다가 다중공선성 확인으로 솎아내고 부채비율·이자보상배율·업력 3개로 안정적 예측력을 확인한 흔적이 있습니다. 변수 수보다 변수 간 독립성이 모형 안정성을 결정한다는 것을 직접 검증한 결이 자주 보입니다.
이 결이 통하는 자리
다중공선성 검토와 최종 변수 선택 과정이 구체적으로 살아 있을 때 통합니다. 변수 감소가 예측력 손실이 아닌 안정성 향상이라는 논리가 또렷한 자리에서 면접관의 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.