Insurance Premium Prediction

보험 프리미엄 예측

문제 진술 :

이 프로젝트의 목표는 사람들에게 개별 건강 상황에 따라 필요한 금액을 추정하는 것입니다. 그 후 고객은 건강 보험 회사 및 계획 및 특전과 협력하면서 예상 비용을 연구에서 염두에두고 일할 수 있습니다. 이것은 사람이 보험 정책의 건강 측면에 집중하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 세트 :

이 프로젝트의 주요 데이터 소스는 Kaggle Repository에서 나온 것입니다. 여기에서 데이터 세트를 다운로드 할 수 있습니다

접근하다:

EDA (Exploratory Data Exploration), 데이터 청소, 기능 엔지니어링, 모델 구축 및 모델 테스트와 같은 기계 학습 과제 수행을위한 개인 보험의 프리미엄을 예측할 수있는 솔루션을 구축합니다.

• 데이터 탐색 : Pandas, Numpy, Matplotlib 및 Seaborn 라이브러리를 사용하여 탐색 및 분석 된 데이터 세트

• 데이터 시각화 : 종속 및 독립 변수/기능에 대한 통찰력을 얻기 위해 다른 그래프를 플로팅했습니다.

• 기능 엔지니어링 : 기능 인코딩, 기능 스케일링 및 기능 선택 수행

• 모델 빌딩 : 이 단계에서는 첫 번째 데이터 세트 분할이 수행됩니다. 이 모델은 다음과 같은 다른 기계 학습 알고리즘에 대해 교육을받습니다.

• 모델 평가

• 모델 테스트

• 웹 응용 프로그램 빌딩

• 웹 응용 프로그램 배포