Classing: 연속형 변수의 구간화

변수 선정의 첫 단계 — 연속형 변수를 의미 있는 구간으로 나누는 전 과정

변수 선정은 Classing → WoE/IV → 단변량 로지스틱 회귀의 세 단계로 구성되며, 이 섹션에서는 그 첫 단계인 Classing(구간화)을 다룬다. 연속형 변수를 구간화하여 각 구간에 독립적인 WoE를 부여하는 전처리 단계로, Classing이 필요한 이유와 방법론은 왜 Classing인가에서 상세히 다룬다.

Fine Classing (20~50개 초기 구간) → WoE 패턴 확인 (단조성·변별력) → Coarse Classing (5~10개 최종 구간) → 단변량 로지스틱 회귀 (유의성 검정) → 확정 or 재시도 (피드백 루프)

이 섹션에서 다루는 내용

섹션	제목	핵심 질문
1	왜 Classing인가	연속형 변수를 그대로 쓸 수 없는 이유는? 어떤 문제를 해결하는가?
2	Fine Classing	초기 구간화의 목적과 방법은? 결과에서 무엇을 봐야 하는가?
3	Coarse Classing	합병 알고리즘(단조성·ChiMerge·optbinning)과 기준 5가지는?
4	의사결정 기준 종합	Fine → Coarse 전 과정의 체크리스트와 피드백 루프는?

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Classing이 완료되면 각 Bin에 WoE/IV를 부여하여 변수의 변별력을 정량 평가한다.