Machine learning y modelización predictiva para la tarificación en el seguro de automóviles
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<title>Machine learning y modelización predictiva para la tarificación en el seguro de automóviles</title>
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<abstract displayLabel="Summary">La información histórica de los asegurados constituye un entorno idóneo para el desarrollo de los algoritmos machine learning, cuya finalidad es extraer conocimiento a partir de bases de datos. En este artículo exploramos diversas aproximaciones a la predicción de la siniestralidad y las primas del ramo del automóvil, comparando su implementación en una muestra real, dividida aleatoriamente en muestras de entrenamiento y test. Proponemos medidas para ayudar en la valoración de los métodos y su implicación práctica para la predicción de eventos pocos frecuentes y el cálculo de primas. La principal conclusión es que la dispersión de precios, y concretamente la diferencia entre la prima pura máxima y mínima, puede llegar a ser muy diferente según el método predictivo utilizado</abstract>
<note type="statement of responsibility">Montserrat Guillen, Jessica Pesantez-Narvaez</note>
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<title>Anales del Instituto de Actuarios Españoles : Colegio Profesional</title>
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<text>30/11/2018 Número 24 - Epoca 4ª, Año 2018 , p. 123-147</text>
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