關(guān)鍵詞：汽車保險(xiǎn) 機(jī)器學(xué)習(xí) 變量重要性 隨機(jī)森林 xgboost 

摘要：車險(xiǎn)業(yè)務(wù)中影響車險(xiǎn)損失的風(fēng)險(xiǎn)因子很多,如從人因子、從車因子、從屬地因子和保單屬性因子等,保險(xiǎn)公司通常利用這些風(fēng)險(xiǎn)因子對(duì)個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分類,一方面作為車險(xiǎn)定價(jià)的依據(jù),另一方面也為部門溝通、業(yè)務(wù)選擇和市場(chǎng)細(xì)分提供支持。因此,識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)因子的重要性對(duì)提升整個(gè)車險(xiǎn)業(yè)務(wù)質(zhì)量有非常重要的意義。近年來機(jī)器學(xué)習(xí)算法在車險(xiǎn)損失預(yù)測(cè)中的應(yīng)用越來越多,但目前的研究主要考慮了損失預(yù)測(cè)的精度,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因子的重要性測(cè)度缺少系統(tǒng)深入的研究。為此,本文對(duì)8個(gè)車險(xiǎn)數(shù)據(jù)集,利用兩種集成學(xué)習(xí)方法(隨機(jī)森林和XGBoost),比較了它們與廣義線性回歸模型在索賠頻率風(fēng)險(xiǎn)因子重要性測(cè)度上的一致性。研究結(jié)果表明,這兩種集成學(xué)習(xí)方法不僅能提高預(yù)測(cè)精度,還能提供較一致的風(fēng)險(xiǎn)因子重要性測(cè)度。

保險(xiǎn)研究雜志要求:

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