한 회사에서 대출 신청 위험을 평가하기 위해 해석 가능한(interpretable) 머신러닝 모델이 필요합니다. 해석 가능성 요구 사항을 가장 잘 충족하는 모델 또는 알고리즘 선택은 무엇입니까?

로지스틱 회귀 모델은 각 특성이 결과에 미치는 영향의 방향과 크기를 직접적으로 보여주므로 해석 가능성이 가장 높습니다. 이는 대출 신청 위험 평가와 같이 모델의 의사 결정 과정을 이해해야 하는 시나리오에서 매우 중요합니다. 딥러닝 모델은 예측 성능이 높지만 내부 작동 방식이 복잡하여 해석하기 어렵습니다. K-평균 클러스터링은 비지도 학습 알고리즘으로, 데이터를 그룹화하는 데 사용되며 예측 모델이 아닙니다. 랜덤 컷 포레스트는 이상 감지에 주로 사용되는 알고리즘으로, 예측 모델의 해석 가능성과는 거리가 있습니다.