Un Análisis comparativo de una SVM y un modelo LOGIT en un problema de clasificación de asegurados

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      <subfield code="a">Un Análisis comparativo de una SVM y un modelo LOGIT en un problema de clasificación de asegurados</subfield>
      <subfield code="c">Antonio Heras Martínez... [et al.]</subfield>
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      <subfield code="a">Los datos empleados en los experimentos han sido cedidos por la aseguradora MAPFRE en el marco de la Beca de Riesgos y Seguros 2006 que nos concedió su Fundación MAPFRE Estudios. Este artículo ha sido recibido en versión revisada el 13 de julio de 2010</subfield>
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      <subfield code="a">se pretende realizar una aproximación a la clasificación de los asegurados de una cartera de una compañía del seguro del automóvil atendiendo a si han presentado o no siniestro en un año1. Para realizar la clasificación utilizaremos una técnica de Aprendizaje conocida como Máquina de Vectores Soporte. En aras de preservar la capacidad de generalización del clasificador, realizaremos además una selección de los factores de riesgo que describen a los asegurados de la cartera, escogiendo los más relevantes de cara a la siniestralidad. Para ello emplearemos de nuevo herramientas de Aprendizaje Máquina, esta vez Algoritmos Genéticos. Se ejecutarán varios experimentos, comparando la tasa de clasificación obtenida utilizando todos los factores de riesgo, y sólo los seleccionados. También se compararán los mejores resultados conseguidos con la clasificación lograda por el modelo logit, que nos permitirá analizar hasta qué punto son comparables las técnicas del Aprendizaje Máquina y los modelos estadísticos utilizados habitualmente</subfield>
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      <subfield code="a">Matemática del seguro</subfield>
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      <subfield code="t">Anales del Instituto de Actuarios Españoles : Colegio Profesional</subfield>
      <subfield code="d">Madrid : Instituto de Actuarios Españoles, 1943-</subfield>
      <subfield code="g">21/12/2010 Número 16 Epoca 3ª Época  - 2010 , p. 85-110</subfield>
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