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초록·키워드
본 연구는 제공된 레이저 클래딩 데이터 1,000건(균열 Yes/No 각 500건)을 이용하여 5개 분류모델을 재평가하였다. 공정 후 측정특성을 포함한 전체 12개 변수 모델과 사전 확보 가능한 후보 6개 변수 모델을 구분하고, 동일한 계층화 학습/테스트 분할(700/300건)과 학습 세트 내부 5-fold 교차검증을 적용하였다. 결측치 대치, 표준화 및 더미 변수화는 각 학습 폴드에서만 추정하였으며, 분류 임계값은 모든 모델에 0.5를 적용하였다. 교차검증으로 선택된 사전 입력 SVM은 테스트 AUC 0.848(95% 신뢰구간 0.806–0.890), 정확도 0.740, F1 0.738을 보였다. 전체 변수 비정규화 로지스틱 회귀는 AUC 0.996, 정확도 0.983이었으나, 학습 자료에서 완전분리와 기본 적합의 비수렴이 확인되어 안정적인 계수 추론의 근거로 사용하지 않았다. 이러한 차이는 공정 후 특성을 이용한 분류 성능을 공정 전 예측 성능으로 해석해서는 안 됨을 보여준다.
본문·목차
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