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集成学习方法的应用与比较
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5
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作者
成佩
孟勇
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2023年第23期28-33,共6页
文章基于决策树及装袋法、随机森林和梯度提升树三种集成学习方法,分别对商业车险和交强险的累积索赔额建立预测模型,通过综合平均误差和稳定性评价指标对比不同模型的预测效果。结果表明,在所有数据集上,梯度提升树模型均有较强的预测...
文章基于决策树及装袋法、随机森林和梯度提升树三种集成学习方法,分别对商业车险和交强险的累积索赔额建立预测模型,通过综合平均误差和稳定性评价指标对比不同模型的预测效果。结果表明,在所有数据集上,梯度提升树模型均有较强的预测能力和较高的稳定性,进一步利用该最优预测模型有效证明了影响不同险种的重要风险变量排序不同,同一风险变量对不同险种的影响效应也不同。
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关键词
集成学习
梯度提升树
汽车保险
风险变量重要性
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题名
集成学习方法的应用与比较
被引量：
5
1
作者
成佩
孟勇
机构
山西财经大学应用数学学院
山西财经大学财政与公共经济学院
山西财经大学资源型经济转型发展研究院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2023年第23期28-33,共6页
基金
国家社会科学基金青年项目(22CGL071)
山西省高等学校哲学社会科学基金项目(2022W065)
山西财经大学青年科研基金项目(QN-202018)。
文摘
文章基于决策树及装袋法、随机森林和梯度提升树三种集成学习方法,分别对商业车险和交强险的累积索赔额建立预测模型,通过综合平均误差和稳定性评价指标对比不同模型的预测效果。结果表明,在所有数据集上,梯度提升树模型均有较强的预测能力和较高的稳定性,进一步利用该最优预测模型有效证明了影响不同险种的重要风险变量排序不同,同一风险变量对不同险种的影响效应也不同。
关键词
集成学习
梯度提升树
汽车保险
风险变量重要性
Keywords
ensemble learning
gradient boosting tree
auto insurance
importance of risk variables
分类号
F840.6 [经济管理—保险]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
集成学习方法的应用与比较
成佩
孟勇
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2023
5
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