3、保险理赔严重程度分析：GBT与随机森林回归模型应用

保险理赔严重程度分析：GBT与随机森林回归模型应用

1. 引入与初步预测

在完成数据准备后，我们需要对测试集进行预测。以下代码可以实现这一功能：

println("Run prediction on the test set")
cvModel.transform(Preproessing.testData)
      .select("id", "prediction")
      .withColumnRenamed("prediction", "loss")
      .coalesce(1) 
      .write.format("com.databricks.spark.csv")
      .option("header", "true")
      .save("output/result_LR.csv")

上述代码会生成一个名为 result_LR.csv 的CSV文件，打开该文件，我们可以看到每个ID对应的理赔损失。完成预测后，建议使用 spark.stop() 方法停止Spark会话。

2. GBT回归器预测保险理赔严重程度

2.1 GBT原理

Gradient Boosting Trees（GBT）通过迭代训练多个决策树来最小化损失函数。在每次迭代中，算法使用当前的集成模型预测每个训练实例的标签，然后将原始预测与真实标签进行比较。在后续迭代中，如果对数据集重新标记，加大对预测效果差的训练实例的关注，决策树将有助于纠正之前的错误。