꿈라CBT어느 금융회사가 관측치 800건, 변수 10개인 정형 자료로 대출 부실 여부를 예측하는 모형을 만들려 한다. 인공신경망 적용을 검토하는 과정에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
- 1관측치가 많지 않고 변수도 정형인 문제에서는 신경망이 반드시 우수하다고 볼 수 없으며, 로지스틱 회귀나 부스팅 계열이 더 나은 성능을 보이는 경우가 많다.
- 2신경망을 채택하더라도 개별 변수의 기여를 직접 읽기 어려우므로, SHAP이나 LIME 같은 사후 설명 기법을 함께 적용하는 방안을 검토할 수 있다.
- 3은닉층이 하나만 있어도 임의의 연속함수를 원하는 정확도로 근사할 수 있다는 정리가 알려져 있으므로, 실제 문제에서도 은닉층 하나면 충분하며 층을 깊게 쌓는 것은 의미가 없다.
- 4대출 거절 사유를 고객에게 설명해야 하는 업무라면, 예측 성능이 다소 낮더라도 판단 근거를 제시할 수 있는 모형을 택하는 것이 합리적일 수 있다.