Прогнозирование стоимости страховки методами машинного обучения

Прогнозирование стоимости страховки и связанных выплат является ключевой задачей в страховом секторе, влияющей на управление рисками и финансовую стабильность компаний. Традиционные подходы в основном базируются на статистических методах и обучении с учителем, однако они зачастую не учитывают динамику и изменчивость страхового рынка, что приводит к неточным прогнозам. Наибольший потенциал в решении этой проблемы показывают методы машинного обучения, включая регрессионные модели и ансамблевые техники, которые могут улучшить точность прогнозирования стоимости страховых полисов и выплат. Целью данного исследования является анализ данных от страховых компаний по стоимостям медицинских страховок и выплат, поиск взаимосвязей между различными факторами, а также разработка и сравнение регрессионных моделей машинного обучения для предсказания указанных страховых экономических показателей. Исследование включает в себя сбор и обработку данных, анализ взаимосвязей и построение моделей. В результате будут предложены рекомендации по выбору наиболее подходящих моделей и настройке их гиперпараметров для повышения точности и устойчивости предсказаний в условиях переменчивости рынка. Внедрение этих подходов позволит страховым компаниям более эффективно управлять рисками и повысить финансовую устойчивость.