데이터 누출 경고

조치 방법

변수를 조사하여 데이터 누출이 있는지 확인합니다. 모델에서 변수가 발견될 경우 해당 변수를 제외합니다.

감지 방법론

모델 빌더는 항상 동일한 결과가 있는 설명 변수를 감지하면 경고를 표시합니다.

예

대출 기관이 고객이 대출을 기본값으로 받을지 예측하려고 합니다. 이를 위해 대출 기관은 다음 입력 변수를 사용하여 이진 모델을 구축합니다.

• 나이
• 소득
• 신용 점수
• 대출 금액
• 대출 상태
• 결제 내역
• 대출 최종 결제 날짜

교육 후 데이터 누출이 감지되었으므로 모델에 경고가 표시됩니다. "대출 상태" 및 "결제 내역" 변수 값은 대출이 승인되고 부분적으로 환불된 후에만 결정됩니다. 해당 정보를 포함하면 모델이 예측할 때 실제로 사용할 수 없는 향후 데이터가 누출됩니다. 문제를 해결하려면 다음과 같은 몇 가지 고려 조치를 취해야 합니다.

• 교육 집합에서 "대출 상태", "결제 내역", "대출 최종 결제 일자" 입력 변수를 제외합니다.
• 대출 승인 시점에 알려진 변수를 "연령", "수입", "신용 점수", "대출 금액" 대신 사용합니다.
• 업데이트된 데이터 집합으로 모델을 재교육합니다.