① 모형 개발 — 가이드북의 핵심 영역

본 가이드북의 전통 스코어카드(Part 1~5)와 머신러닝(Part 1~5)에서 모형 개발의 전 과정을 다루고 있다.

가이드북 매핑

단계	내용	가이드북 위치
데이터 준비	성능기간 설정, Good/Bad 정의, 관측/표본기간	스코어카드 Part 1
변수 처리	Classing, WoE/IV 변환, 단변량 LR	스코어카드 Part 3
모형 학습	Logistic Regression, GBM/RF 등	스코어카드 Part 4, ML Part 1~3
해석·설명	SHAP, 1-Depth GBM, EBM	ML Part 4
성능 평가	KS, AR, PSI	스코어카드 Part 5, ML Part 5
산출물 변환	p̂ → Score(PDO 변환) → 등급 매핑	스코어카드 Part 5

이 단계의 핵심

모형의 목적은 서열화(ordering) — 누가 더 위험한지를 올바르게 줄 세우는 것이다. p̂의 절대값 정확도보다 변별력(KS, AR)이 핵심 지표이며, 이 산출물(Score, 등급)이 이후 단계의 입력값이 된다.