파이썬 기반 신용 리스크 모델링 파이프라인 검토 요청

작성자의 파이프라인이 매우 체계적이라는 평가가 지배적이며, 특히 금융권 실무에서 중요한 통계적 검증 절차들이 잘 포함되어 있다는 반응이다.

• 로지스틱 회귀 사용 시 WoE 인코딩 후 VIF를 체크하여 다중공선성을 5 이하로 엄격히 통제해야 한다.
• 모델 배포 전 OOT 샘플에 대한 PSI를 계산하여 피처 분포의 안정성을 반드시 확인해야 한다.
• 결측치 처리 시 단순 삭제보다는 MCAR/MAR/MNAR 패턴 분석을 통해 비즈니스 맥락에 맞는 대체 전략을 세워야 한다.

• 신용 리스크 모델링에서 WoE 인코딩과 VIF 검증은 로지스틱 회귀 모델의 해석력과 통계적 안정성을 보장하는 핵심 절차이다.
• 단순 성능 지표인 AUC 외에도 Gini 계수와 KS 통계량을 활용하여 우량과 불량 고객 간의 변별력을 정밀하게 측정해야 한다.
• OOT(Out-of-Time) 테스트와 PSI 측정을 통해 시간 경과에 따른 데이터 드리프트와 모델의 성능 저하를 감시하는 것이 필수적이다.
• XGBoost와 같은 복잡한 모델에는 SHAP 값을 적용하여 피처 기여도를 투명하게 공개함으로써 금융 규제 대응력을 높일 수 있다.