1、保险理赔严重程度分析中的机器学习应用

保险理赔严重程度分析中的机器学习应用

1. 背景与目标

在保险行业中，准确预测理赔成本和严重程度是一个关键的现实问题。我们可以借助常见的回归算法来开发预测模型，从而实现对保险理赔严重程度的有效分析。在这个过程中，我们将运用 Spark ML API 以实现快速计算和大规模可扩展性。具体会涉及到简单线性回归（LR），并通过集成技术（如梯度提升树（GBT）回归器）和随机森林回归器来提升模型性能，最后还会探讨如何选择最佳模型并将其部署到生产环境中。

2. 机器学习与学习工作流

2.1 机器学习的定义与能力

机器学习（ML）利用一系列统计和数学算法，能够执行概念学习、预测建模、聚类以及挖掘有用模式等任务。其终极目标是让学习过程自动化，尽可能减少人工干预。Tom M. Mitchell 对机器学习给出了一个著名定义：“如果一个计算机程序在任务 T 上的性能（由性能指标 P 衡量）随着经验 E 的增加而提升，那么就称该程序从经验 E 中学习。”基于此定义，计算机程序或机器具备以下能力：
- 从数据和历史记录中学习。
- 通过经验不断改进。
- 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

典型的 ML 函数可被表述为一个凸优化问题，旨在找到一个依赖于变量向量 w（权重，有 d 条记录）的凸函数 f 的最小值。目标函数形式如下：
（此处书中未完整给出目标函数的具体形式，可根据后续需求进一步补充）
目标函数 f 包含两个部分：
- 控制模型复杂度的正则化项。
- 衡量模型在训练数据上误差的损失项。
损失函数 L(w;)