基于数学统计的保险赔付风险预测模型设计

发布时间：2023-05-28 12:05

　　设计基于数学统计的保险赔付风险预测模型,分别从使用量、驾驶表现、危险驾驶、出行习惯四个方面选取能够反映驾驶行为的20个风险因子构建指标体系,利用数学统计中的因子分析法从上述指标体系内选取6个能代表驾驶行为风险情况的典型风险因子;以选取的典型风险因子为基础结合二分类随机变量,利用具有优秀分类与回归性能的XGBoost模型构建保险赔付风险预测模型,预测变量所属类别与概率分布。实证分析结果显示,该模型迭代速度较快,AUC值与F值相较于传统Logistic模型分别上升67.4%和2.3%,显著高于对比模型。

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【文章目录】：
0 引言
1 保险赔付风险预测模型
    1.1 研究样本及指标体系构建
    1.2 指标体系处理
    1.3 XGBoost模型
2 实验分析
3 结论



本文编号：3824558