Why
The PoC pairs an XGBoost model with SHAP attributions on a credit-style dataset, and treats the gap between accuracy and explainability as the real deliverable.
How it works
Not yet built.
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#179PoC
Gradient boosting — XGBoost wins the leaderboard and hides the reason
Boosted trees are the default winner on tabular data, but their accuracy comes wrapped in opacity — a strong model whose decisions need a second tool (SHAP) just to be explained.
그래디언트 부스팅 — XGBoost는 리더보드를 이기고 이유를 숨긴다
부스팅 트리는 표 형식 데이터의 기본 승자이지만, 그 정확도는 불투명성에 싸여 옵니다 — 결정을 설명하려면 두 번째 도구(SHAP)가 필요한 강한 모델입니다.
왜
이 PoC는 신용 스타일 데이터셋에서 XGBoost 모델과 SHAP 기여도를 짝지어, 정확도와 설명가능성 사이의 격차를 진짜 산출물로 다룹니다.
동작 방식
아직 만들지 않음.