Insurance Premium Prediction

Predicción de primas de seguro

Declaración del problema:

El objetivo de este proyecto es dar a las personas una estimación de cuánto necesitan en función de su situación de salud individual. Después de eso, los clientes pueden trabajar con cualquier compañía de seguros de salud y sus planes y ventajas mientras mantiene en mente el costo proyectado de nuestro estudio. Esto puede ayudar a una persona a concentrarse en el lado de la salud de una póliza de seguro en lugar de tener la parte ineficaz.

Conjunto de datos:

La principal fuente de datos para este proyecto fue del repositorio de Kaggle. Puede descargar el conjunto de datos desde aquí

Acercarse:

Tareas de aprendizaje de máquinas como exploratory Data Exploration (EDA), limpieza de datos, ingeniería de características, construcción de modelos y pruebas de modelos para construir una solución que debería predecir la prima del seguro personal para el seguro de salud.

• Exploración de datos: el conjunto de datos explorado y analizado utilizando las bibliotecas de pandas, numpy, matplotlib y sayborn

• Visualización de datos: trazó diferentes gráficos para obtener más información sobre las variables/características dependientes e independientes.

• Ingeniería de características: codificación de características realizada, escala de características y selección de características

• Construcción del modelo: en este paso, se realiza la primera división del conjunto de datos. Después de que ese modelo esté capacitado en diferentes algoritmos de aprendizaje automático, como:

• Evaluación del modelo

• Prueba modelo

• Edificio de aplicaciones web

• Implementación de aplicaciones web