꿈라CBT아래 상황에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
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N은행은 개인 신용대출의 부도 가능성을 예측하는 모형을 개발하려 한다. 금융당국은 대출이 거절된 고객에게 그 사유를 설명하도록 요구하고 있다. 분석팀은 예측 정확도가 가장 높은 딥러닝 모형과, 정확도는 다소 낮지만 판정 규칙을 그대로 읽어낼 수 있는 의사결정나무 모형을 놓고 검토 중이다.
- 1예측 정확도가 가장 높은 모형을 선택하는 것이 언제나 최선이므로, 설명 요구와 무관하게 딥러닝 모형을 채택해야 한다.
- 2모형의 정확도와 해석 가능성은 서로 상충하는 경우가 많으므로, 분석의 목적과 제약 조건에 맞추어 조정해야 한다.
- 3대출 거절 사유를 설명해야 하는 제약이 있으므로, 이 과제에서는 해석 가능성이 모형 선택의 중요한 기준이 된다.
- 4정확도(Accuracy)와 정밀도(Precision)는 서로 다른 개념이며, 분석 과제를 정의할 때 함께 고려해야 하는 관리 항목이다.