4、保险理赔严重程度分析与电信客户流失预测

保险理赔严重程度分析与电信客户流失预测

保险理赔严重程度分析

在保险理赔严重程度分析中，我们使用了多种回归算法来开发预测模型。首先是简单的线性回归（LR），接着使用梯度提升树（GBT）回归器来提升性能，最后通过集成技术，如随机森林回归器，进一步改善了性能。

在比较了这些模型的性能后，我们发现对于小训练数据集，LR模型更容易训练，但与GBT和随机森林模型相比，其准确性稍逊一筹。而随机森林回归器在多个方面表现出色，是预测保险理赔损失及投入生产的最佳选择。

以下是相关代码示例，用于保存随机森林回归模型的预测结果：

.write.format("com.databricks.spark.csv")
.option("header", "true")
.save("output/result_RF.csv")

同时，和LR一样，你可以通过调用 stop() 方法来停止Spark会话。此时生成的 result_RF.csv 文件应包含每个ID对应的损失，即理赔金额。

模型部署

我们可以使用Spark的模型持久化功能将模型保存并加载，有两种方式：保存和加载单个模型，以及保存和加载完整的管道。

保存和加载单个模型的示例代码如下：

// 估计器算法
val model = new RandomForestRegressor()
  .setFeaturesCol("features