机器学习：基于Python 机器学习进行医疗保险价格预测

机器学习：基于Python 机器学习进行医疗保险价格预测

作者：i阿极

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专栏案例：机器学习案例
机器学习(一)：线性回归之最小二乘法
机器学习(二)：线性回归之梯度下降法
机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预测
机器学习(四)：基于KNN算法对鸢尾花类别进行分类预测
机器学习(五)：基于KNN模型对高炉发电量进行回归预测分析
机器学习(六)：基于高斯贝叶斯对面部皮肤进行预测分析
机器学习(七)：基于多项式贝叶斯对蘑菇毒性分类预测分析
机器学习(八)：基于PCA对人脸识别数据降维并建立KNN模型检验
机器学习(十四)：基于逻辑回归对超市销售活动预测分析
机器学习(十五)：基于神经网络对用户评论情感分析预测
机器学习(十六)：线性回归分析女性身高与体重之间的关系
机器学习(十七)：基于支持向量机（SVM）进行人脸识别预测
机器学习(十八)：基于逻辑回归对优惠券使用情况预测分析
机器学习(十九）：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析
机器学习(二十)：LightGBM算法原理（附案例实战）
机器学习(二十一)：基于朴素贝叶斯对花瓣花萼的宽度和长度分类预测
机器学习(二十二)：基于逻辑回归（Logistic Regression）对股票客户流失预测分析

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1、前言

您一定听说过一些有关医疗保险的广告，这些广告承诺在发生任何医疗紧急情况时提供经济帮助。购买此类保险的人必须每月缴纳保费，保费金额根据各种因素变化很大。
在本文中，我们将尝试使用 Python 中的机器学习从数据集中提取一些见解，该数据集包含有关购买医疗保险的人的背景以及向这些人收取的保费金额的详细信息。

2、导入数据和模块

Python 库使我们可以非常轻松地使用一行代码处理数据并执行典型且复杂的任务。

Pandas – 该库有助于以 2D 数组格式加载数据帧，并具有多种功能来一次性执行分析任务。
Numpy – Numpy 数组非常快，可以在很短的时间内执行大量计算。
Matplotlib / Seaborn – 该库用于绘制可视化效果。
Sklearn – 该模块包含多个具有预实现功能的库，用于执行从数据预处理到模型开发和评估的任务。

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as s