Прогнозирование страховой стоимости транспортного средства с использованием методов машинного обучения

В работе рассмотрена задача прогнозирования страховой стоимости транспортного средства клиента в автостраховании. В исследовании был использован набор данных, предоставленный крупной страховой компанией. Он содержит данные из договоров страхования с указанием характеристик страхователя и страхуемого транспортного средства. Датафрейм состоит как из непрерывных, так и категориальных признаков, поэтому стоить учесть, что способ их подготовки имеет сильное влияние на качество работы модели. Для прогнозирования использованы регрессионные модели машинного обучения. В результате исследования получена модель, которая способна прогнозировать страховую стоимость транспортного средства.

Forecasting the insurance cost of a vehicle using machine learning methods

The paper considers the task of forecasting the insurance value of customer vehicles in car insurance. The study used a dataset provided by a large insurance company. It contains data on insurance contracts and insurance vehicles. This is due to the fact that these models have a strong influence on the quality of the models. For forecasting, regression models of machine learning are used. As a result of the study, the insured value of vehicles was obtained.