Класифікація страхових випадків методами машинного навчання

Abstract

Об'єктом дослідження є база даних страхових випадків, що містить інформацію про встановлений чи відсутній факт шахрайства за клієнтською претензією, а також закономірності утворення, існування та властивості, таких випадків. Предметом дослідження виступає сукупність механізмів побудови та використання аналітичних та прогнозних моделей щодо страхових випадків. Мета дослідження полягає у проведенні аналізу бази даних страхових претензій, створенні на його основі прогнозних моделей класифікації, виявленні закономірностей існування страхових випадків та факторів, що визначають принципи їх утворення, використовуючи методи машинного навчання та інтелектуального аналізу даних, для подальшого попередження шахрайських дій та запобігання можливих небажаних збитків представників страхового бізнесу. Методи дослідження: кореляційний та статистичний аналізи, методи машинного навчання: логістична регресія, метод опорних векторів, алгоритм k-найближчих сусідів, Байєсовський класифікатор, дерево рішень, випадковий ліс та нейронна мережа.