Machine learning y modelización predictiva para la tarificación en el seguro de automóviles
Objetos digitales
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| 245 | 1 | 0 | $aMachine learning y modelización predictiva para la tarificación en el seguro de automóviles$cMontserrat Guillen, Jessica Pesantez-Narvaez |
| 520 | $aLa 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 | ||
| 650 | 4 | $0MAPA20080603779$aSeguro de automóviles | |
| 650 | 4 | $0MAPA20080592059$aModelos predictivos | |
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| 773 | 0 | $wMAP20070000012$tAnales del Instituto de Actuarios Españoles : Colegio Profesional$dMadrid : Instituto de Actuarios Españoles, 1943-$g30/11/2018 Número 24 - Epoca 4ª, Año 2018 , p. 123-147 | |
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