سمیه زلفی

پیشینه و اهداف: صنعت بیمه درمانی در پیش بینی هزینه های بیمه افراد که براساس پارامترهای پیچیده ای مانند سن و ویژگی های فیزیکی است، با چالش مهمی مواجه است. شرکت های بیمه برای مدیریت ریسک و جلوگیری از زیان احتمالی، بیمه گذاران را به دو گروه پرخطر و کم خطر دسته بندی می کنند. بااین حال، برآورد دقیق هزینه ها برای هر فرد می تواند کار سختی باشد. برای مقابله با این چالش، ما رویکردی مبتنی بر علم داده و یادگیری ماشین را پیشنهاد می کنیم که از یادگیری جمعی برای پیش بینی افراد پرخطر و کم خطر استفاده می کند.روش شناسی: روش پیشنهادی شامل مراحل مختلفی از جمله پیش پردازش داده ها، مهندسی ویژگی ها و اعتبارسنجی متقابل برای ارزیابی عملکرد مدل است. در مرحله اول، داده ها را با پاک کردن، مدیریت مقادیر ازدست رفته و رمزگذاری متغیرهای طبقه بندی، پیش پردازش می کنیم. در مرحله دوم، ما ویژگی های جدیدی را با استفاده از روش های مهندسی ویژگی ها مانند مقیاس بندی، نرمال سازی و کاهش ابعاد تولید می کنیم. این روش ها به استخراج اطلاعات معنادار از داده ها و بهبود عملکرد مدل کمک می کند. در مرحله بعد، ما از یادگیری جمعی برای ترکیب روش های رگرسیون متعدد، مانند رگرسیون لجستیک، شبکه های عصبی، ماشین های بردار پشتیبانی، جنگل های تصادفی، LightGBM و XGBoost استفاده می کنیم. هدف از ترکیب این روش ها این است که از نقاط قوت آن ها استفاده کنیم و نقاط ضعف آن ها را به حداقل برسانیم تا به دقت پیش بینی بهتری دست یابیم. در نهایت، عملکرد مدل را با استفاده از روش اعتبارسنجی متقاطع k-fold ارزیابی می کنیم. این روش به اعتبارسنجی دقت مدل و جلوگیری از برازش بیش از حد کمک می کند.یافته ها: رویکرد پیشنهادی ما به AUC برابر با 73/0 دست می یابد که اثربخشی آن را در پیش بینی افراد پرخطر و کم خطر نشان می دهد.نتیجه گیری: با استفاده از علم داده و روش های یادگیری ماشین، شرکت های بیمه می توانند دقت برآورد هزینه خود را بهبود بخشند و ریسک را بهتر مدیریت کنند. این رویکرد می تواند به شرکت های بیمه کمک کند تا پوشش بیمه ای و قیمت گذاری دقیق تری را برای افراد ارائه دهند که به رضایت بیشتر مشتریان و کاهش زیان های مالی منجر می شود.