هدف: طبقه بندی ریسک بیمه گذاران بر مبنای ویژگی های قابل مشاهده می تواند به شرکت های بیمه جهت کاهش زیان، شناخت دقیق تر مشتریان و جلوگیری از وقوع انتخاب نامساعد در بازار بیمه کمک شایانی کند. هدف این مقاله، بررسی خسارت های مالی ایجاد شده در بیمه شخص ثالث و پیش بینی ریسک بیمه گذاران در احتمال وقوع حادثه می باشد. روش شناسی: با استفاده از الگوریتم های درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان، نایو بیز و شبکه عصبی؛ به کشف الگوهای پنهان داده ها، در راستای طبقه بندی بیمه گذاران بیمه شخص ثالث پرداخته شده است. همچنین توزیع نامتعادل داده ها در دو گروه خسارت دیده و خسارت ندیده سبب یک چالش مهم در کاربرد روش های یادگیری ماشین و داده کاوی است که در این مقاله مورد توجه قرار گرفته است. یافته ها: مجموعه داده متعلق به یکی از شرکت های بیمه و حاوی بیش از چهارصد هزار نمونه ثبت شده در پنج سال و شامل چهار متغیر مستقل نوع خودرو، گروه خودرو، نوع پلاک و سن خودرو و یک متغیر وابسته و دو ارزشی خسارت مالی است. با توجه به نتایج بدست آمده بهترین کارکرد و دقت پیش بینی (با دقت F1=) مربوط به مدل درخت تصمیم می باشد. نتیجه گیری: میزان تاثیرگذاری متغیرها در وقوع خسارت به ترتیب اولویت عبارتنداز: نوع خودرو، نوع پلاک، سن خودرو و گروه خودرو. نتایج ارزیابی نشان می دهد برای پیش بینی دقیق تر خسارت و مشتریان پر ریسک به داده های بیشتری مرتبط با ویژگی های راننده نیاز می باشد. طبقه بندی موضوعی:G22, G17, F47
