Classing 피드백 루프

5.1 Bin 합병 의사결정 규칙

단변량 로지스틱 회귀 결과 비유의한 Bin이 발견되면, 아래 규칙에 따라 합병 여부를 결정한다.

1 Bad Rate가 더 비슷한 인접 Bin과 합병

비유의 Bin의 Bad Rate와 더 가까운 방향으로 합병. 합병 후 단조성 유지 여부 확인.

2 샘플 수가 더 적은 방향으로 합병

양쪽 Bad Rate가 비슷하다면, 더 작은 Bin과 합병하여 최소 샘플 기준 충족.

3 업무 논리 우선

통계적으로 양쪽이 동등하다면 업무적으로 의미 있는 경계를 유지하는 방향으로 합병.

단조성을 깨는 방향으로 합병 금지

합병 후 반드시 WoE 단조성을 재확인. 단조성이 깨지면 다른 방향으로 재시도.

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5.2 최종 Classing 확정 의사결정 순서

순서	체크 항목	Pass 기준	Fail 시 조치
1	Bin별 최소 샘플	전체 5% 이상, Bad 10건 이상	인접 Bin 합병 → 처음부터 재검토
2	WoE 단조성	단조증가 또는 단조감소	위반 Bin 합병 → 1부터 재확인
3	Bin별 Wald p-value	모든 Bin p < 0.05	비유의 Bin 합병 → 1부터 재확인
4	변수 전체 LRT	p < 0.05	변수 제거 검토 또는 Classing 재설계
5	IV 수준	IV > 0.10	Classing 재검토 또는 변수 제거
6	업무 논리 정합성	감독 기준·여신 정책 위반 없음	수동 조정 후 1부터 재확인
7	\(\hat{\beta}\) vs WoE 확인	부호 반대, 크기 대응 (\(\hat{\beta} \approx -\text{WoE}\))	부호 방향 불일치 시 전면 재검토

모든 기준 통과 시

해당 Coarse Classing 안으로 확정. 동일 과정을 모든 후보 변수에 적용 후 정보영역별 변수 선정 단계로 이동한다. 단변량 LR에서 확정된 변수 목록이 정보영역별 Partial LR의 입력이 된다.