Insurance Premium Prediction

保險費預測

問題聲明：

該項目的目的是根據個人的健康狀況為人們提供對他們需要多少的估計。之後，客戶可以與任何健康保險公司及其計劃和特權合作，同時牢記我們研究的預計成本。這可以幫助一個人專注於保險單的健康方面，而不是無效的部分。

數據集：

該項目的主要數據來源來自Kaggle存儲庫。您可以從這裡下載數據集

方法：

執行機器學習任務，例如探索性數據探索（EDA），數據清潔，功能工程，模型構建和模型測試，以構建一個解決方案，該解決方案應該能夠預測個人保險個人保險的溢價。

• 數據探索：使用熊貓，numpy，matplotlib和Seaborn庫進行了探索和分析數據集

• 數據可視化：繪製了不同的圖表，以獲取有關因變量/特徵的更多見解。

• 功能工程：執行的功能編碼，功能縮放和功能選擇

• 模型構建：在此步驟中，完成了第一個數據集分裂。之後，該模型接受了不同的機器學習算法的培訓，例如：

• 模型評估

• 模型測試

• Web應用程序構建

• Web應用程序部署