표제지
국문초록
목차
Ⅰ. 서론 10
1. 연구의 배경 및 목적 10
Ⅱ. 이론적 배경 12
1. XAI 12
1) XAI의 정의 12
2) SHAP 13
2. AutoML 14
1) AutoML의 정의 14
2) AutoML의 종류 15
3. 선행연구 16
Ⅲ. 본론 18
1. 분석데이터 18
2. AutoML 적용 26
3. XGBoost 모델 적용 27
4. SHAP 적용 29
5. 로지스틱 회귀분석 모델과 비교 35
Ⅳ. 결론 및 한계점 38
참고문헌 40
Abstract 41
〈표 1〉 독립변수 - B은행 19
〈표 2〉 독립변수 - K사 23
〈표 3〉 독립변수 - N사 26
〈표 4〉 AutoML을 통한 모델 비교 27
〈표 5〉 XGBoost Classifier 하이퍼파라미터 튜닝 결과 28
〈표 6〉 XGBoost Classifier 모델의 성능 지표 29
〈표 7〉 로지스틱 회귀분석 모델의 계수 및 오즈비 36
〈표 8〉 XGBoost 모델과 로지스틱 회귀분석 모델의 성능 비교 37
〈그림 1〉 일반적인 AI와 XAI 비교 13
〈그림 2〉 Shapley value 예시 14
〈그림 3〉 종속변수 판단 예시 18
〈그림 4〉 SHAP Feature Importance 30
〈그림 5〉 SHAP Summary Plot 31
〈그림 6〉 SHAP Dependence Plot 33
〈그림 7〉 연체 여부가 "부"인 한 대출 계좌에 대한 SHAP Force Plot 34
〈그림 8〉 연체 여부가 "여"인 한 대출 계좌에 대한 SHAP Force Plot 34