基于不平衡数据的Python_Health-Insurance-交叉销售预测 在该项目中，我们将现代机器学习技术应用于保险单持有人的数据，以分析和预测其行为。 使用Python语言，我们对数据的处理方法产生了令人兴奋的见解，可以帮助保险公司进行业务建模。

2018年，全球海洋保险市场规模约为300亿美元，但由于激烈的竞争和复杂的风险评估问题，盈利水平普遍较低。 保险技术（InsurTech）的破坏者Concirrus正在通过新颖地使用人工智能（AI）和大数据分析来转变对海洋风险的评估，以开发行为风险模型。 这是保险业更广泛的市场趋势的一部分，在该趋势中，传统的承保被新的风险分析模式所取代，这种新的风险分析模式通常基于行为风险。 在海上保险市场中，船舶自动识别系统可以用作连接互联网的数据源，以提供有关被保险船舶活动的实时远程信息。 例如，此数据包括船只识别代码，位置信息，航向，速度和航向，目标目的地，预计到达时间，导航状态和船外计算。 其他市场信息（例如天气数据，运输路线数据，地理知识，船只记录和保险记录）也可以合并到复杂的数据分析中，从而在高度精细的级别上建模和更好地理解风险。 这个丰富的数字和数据生态系统使动态构建和测试新颖的统计方法成为可能，从而可以对风险进行建模并开发新的分析方法，从而可以通过主动影响业务客户来降低风险。 Concirrus是一家建立完善的船舶和汽车保险技术公司，其成立是为了利用新的行为风险建模技术并将其应用于保险市场。 InsurTech公司通过实施新业务模型来扰乱市场，这些新业务模型利用人工智能（AI）的先进技术，通过云计算以相对较低的成本访问的高性能数字技术以及大数据分析功能。 Concirrus是保险技术领导者的一个例子，他们采用数字优先的方法，可以避免遗留系统问题，例如高昂的维护成本，缺乏集成和孤立的业务流程。 该案例研究重点关注Concirrus的业务模型，并描述了Quest Marine Insurance Product的运营。 Quest保险产品是一个保险风险分析平台，结合了包括复杂，纵向和行为数据在内的大量数据集，因此海上保险公司可以对船队的风险状况获得更细致和详细的了解，并可以提供相关的保单鼓励并奖励更安全的行为，从而降低损失，损坏船舶，其内装物和船员的风险。 基于Abassi的大数据价值链模型，对Concirrus的价值创造过程进行了详细的描述和分析。 业务模型描述确定了信息和分析竞争优势的几个领域，这些领域为参与海上保险的每个利益相关者创造了业务利益：船队运营商； 保险经纪人； 保险公司和再保险公司。 更一般而言，该案例研究是一位技术领导者的榜样，他正在通过AI的新颖应用和数字化转型来扰乱市场。 概述了行为保险的实施挑战和未来轨迹。

pa004_health_insurance_cross_sell 该存储库包含脚本，这些脚本实现了保险公司中交叉销售的分类器模型

保险行业语料库 大家称为 看了下您的项目，我觉得这份数据可以用于保险领域的中文问答研究，对于某些问题的翻译很准确，长度扩展的答案翻译就有些不连贯的问题，大体上关键字信息和-华东师范大学 优秀作品！ - ，中国东部师范大学 绝对 基线模型 最小批量大小= 100，hidden_​​layers = [100，50]，lr = 0.0001。 纪元25，总步数36400，精度0.9031，成本1.056221。 滴水 Python3 + pip install -r Requirements.txt 跑 一个非常简单的网络作为基准模型。 python3 deep_qa_1/network

交叉销售汽车保险 该项目使用机器学习来预测当前的健康保险客户是否会购买汽车保险。 基础数据是从Kaggle获得的，其中包含有关先前销售的信息。 在测试各种分类器（包括逻辑回归，支持向量分类器，KNN分类器和随机森林分类器）之前，使用SMOTENC对数据进行了转换和上采样。 在使用默认的超参数对分类器进行测试之后，进行了网格搜索以识别最佳的超参数组合。

健康保险 预测健康保险将涵盖的医疗费用（收费）的项目 链接到数据集（ ） 目的 建立机器学习模型以预测由保险公司支付的费用（作为费用），作为健康保险的保障范围。 评估指标：RSq 该解决方案包含七个线性模型。 发现吸烟者的受益人为保险公司支付了大量医疗费用。 对于吸烟者，BMI与收费量（正）密切相关。 随着BMI的增加，医疗费用也随之增加。 多项式特征和特征相互作用 仅使用原始功能不足以预测收费金额。 结果，年龄和吸烟者=“ Y”以及BMI和吸烟者=“ Y”之间的相互作用。 作为基准，RSq。 对所有七个模型而言，大约是测试集的75％。 功能交互改善了RSq。 （模型解释的方差量）在79-80％之间。作为一种最终技术，添加了年龄和BMI或受益人的二阶多项式作为特征。 这使RSq稍微增加了约0.03％。 其他改善技术 由于数据集很小，因此可以使用诸如决策树和随机森林之类的非线性模型 如果

car_insurance_claims.sav 在别处被提出和分析的4关于汽车损坏赔偿的数据集。平均理赔金额可以当作其具有伽玛分布来建模，通过使用逆关联函数将因变量的平均值与投保者年龄、车辆类型和车龄的线性组合关联。提出理赔的数量可以作为刻度权重。 统计分析及模型构建中常用的数据集、使用数据集可以对模型和算法进行快速验证，而且如果能够得到经典测试数据有助于我们复现大佬（巨佬）们提供的算法模型、达到实战联系的目的、真正从原理上开启数据分析、而不是纸上谈兵； 纽约时报的一篇文章报道，数据科学家在挖掘出有价值的“金块”之前要花费50%到80%的时间在很多诸如收集数据和准备不规则的数据的普通任务上。混乱的数据是数据科学家工作流中典型的比较耗费时间的。 常用的数据集可以帮助我们快速实验模型算法，因为他们都是被处理过的优质数据；

预测医疗保险费用 该项目的主要目标是预测医疗费用。

insurance.csv-数据集

这项研究提供了BGL Group（一家领先的国际保险和家庭金融服务分销商）的详细案例分析。 通过分析和评估一系列涵盖各种业务领域的AI应用程序来描述AI策略：1.机器学习定价； 2. Chatbot AI技术可改善客户在电子服务方面的体验； 3.在新产品开发中的客户体验设计思想和A / B测试； 4.呼叫中心操作中的语音识别和自然语言处理（NLP）； 5.用于市场细分的AI技术。 详细描述每个应用程序，并使用针对客户旅程不同阶段的客户交互数据流程图说明服务市场中价值创造的概念。 提出了一种利益矩阵模型，该模型捕获了供应商和客户的主要AI利益。 案例讨论使用一种新的模型，即AI系统图，以广泛的AI策略和认知AI /思维机为基础，描述和解释当前AI应用，传统管理信息系统（MIS）以及未来可能的应用领域的总体情况。 一些结论性意见涉及数字化第一文化的重要性，最新的数字基础架构和技术合作伙伴关系对成功实施AI系统的重要性，大数据在AI战略中的关键作用以及AI伦理在商业中的重要性日益提高应用程序。 最后，针对保险市场中人工智能的未来方向提出了一些建议。