Insurance Premium Prediction

Прогноз страховой премии

Заявление о проблеме:

Цель этого проекта - дать людям оценку того, сколько им нужно, исходя из их индивидуальной ситуации со здоровьем. После этого клиенты могут работать с любым перевозчиком медицинского страхования и его планами и льготами, сохраняя при этом прогнозируемую стоимость от нашего исследования. Это может помочь человеку, чтобы сосредоточиться на медицинской стороне страхового полиса, а не неэффективную часть.

Набор данных:

Основным источником данных для этого проекта был из репозитория Kaggle. Вы можете скачать набор данных отсюда

Подход:

Выполняя машину обучения, такие как исследовательская исследование данных (EDA), очистка данных, разработка функций, создание моделей и тестирование моделей для создания решения, которое должно прогнозировать премию личного за медицинское страхование.

• Исследование данных: исследован и проанализирован набор данных с использованием, Pandas, Numpy, Matplotlib и Seaborn Libraries

• Визуализация данных: нанесенные различные графики, чтобы получить больше понимания о зависимых и независимых переменных/функциях.

• Инжинирирование функций: выполненная кодировка функций, масштабирование функций и выбор функций

• Строительство модели: на этом этапе выполняется первое расщепление набора данных. После этой модели обучаются различные алгоритмы машинного обучения, такие как:

• Оценка модели

• Модель тестирования

• Построение веб -приложений

• Развертывание веб -приложений