최종 평가는 예측 모델 성능에 대한 정량 평가와 분석 보고서·코드에 대한 정성 평가를 종합하여 진행합니다.
- 예측 모델 성능(40점)
재지원 여부를 얼마나 정확하게 예측하는지 평가합니다.
- 변수 설계 및 분석 방법(20점)
제공된 데이터를 적절히 활용하고 의미 있는 파생 변수를 설계했는지 평가합니다.
- 분석 결과 해석력(15점)
주요 변수와 재지원 간의 관계를 논리적으로 설명했는지 평가합니다.
- 서비스·운영 활용 가능성(15점)
분석 결과를 재지원율 개선, 학회원 소통, LMS 운영 등에 활용할 수 있는지 평가합니다.
- 결과물 완성도 및 재현성(10점)
분석 과정이 명확하고 제출한 코드로 결과를 재현할 수 있는지 평가합니다.
단순히 가장 복잡한 모델을 사용하는 것보다 데이터에 대한 이해, 적절한 Feature Engineering, 모델 검증 과정, 분석 결과에 대한 해석을 종합적으로 평가합니다.
