1、保险理赔严重性分析与预测：机器学习应用实践

保险理赔严重性分析与预测：机器学习应用实践

1. 保险理赔严重性分析问题概述

预测保险公司理赔的成本和严重性是一个需要精准解决的现实问题。我们可以使用一些广泛应用的回归算法来开发预测模型，解决这一问题。具体来说，会从简单线性回归（LR）入手，然后运用集成技术（如梯度提升树（GBT）回归器）来提升性能，还会探讨随机森林回归器的使用。最后，会介绍如何选择最佳模型并将其部署到生产环境中。同时，也会对机器学习工作流程、超参数调优和交叉验证进行背景知识的介绍。在实现过程中，会采用Spark ML API，以实现快速计算和大规模可扩展性。

2. 机器学习与学习工作流

2.1 机器学习的定义与目标

机器学习（ML）是利用一组统计和数学算法来执行概念学习、预测建模、聚类和挖掘有用模式等任务。其最终目标是使学习自动化，尽可能减少人工交互。Tom M. Mitchell对机器学习给出了一个著名的定义：“如果一个计算机程序在任务T上的性能，通过性能度量P来衡量，随着经验E的增加而提高，那么就说该程序从经验E中学习，相对于任务T和性能度量P。”基于此定义，计算机程序或机器可以从数据和历史中学习、通过经验得到改进，并交互式地增强可用于预测结果的模型。

2.2 典型机器学习函数的优化问题

一个典型的ML函数可以表述为一个凸优化问题，用于寻找一个依赖于变量向量w（权重，有d条记录）的凸函数f的极小值。形式上可写成如下优化问题：
目标函数形式为：
这里，向量 (x_i) 是1≤i≤n的训练数据点，(y_i) 是它们对应的标签，我们最终要预测这些标签。如果 (L(w;x,y)) 可以表示为 (w^Tx) 和 (y) 的函数