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설명 가능한 정기예금 가입 여부 예측을 위한 앙상블 학습 기반 분류 모델들의 비교 분석
저자
신지안, 문지훈, 노승민
학술지명
한국전자거래학회지
출판/발행연도
2021
주제
요약
본 연구는 설명 가능한 정기예금 가입 여부 예측 기법을 제안하며, 랜덤 포레스트, GBM, XGBoost, LightGBM 등 의사결정 나무 기반 앙상블 학습 모델을 활용하여 분류 성능을 분석했습니다. 가장 우수한 모델에 SHAP 기법을 적용하여 고객 정보의 영향도와 의사결정 과정을 해석하고, Kaggle 은행 마케팅 데이터 셋을 통해 실용성과 타당성을 입증했습니다.
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