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Machine learning y modelización predictiva para la tarificación en el seguro de automóviles

Machine learning y modelización predictiva para la tarificación en el seguro de automóviles
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1001 ‎$0‎MAPA20080244637‎$a‎Guillén, Montserrat
24510‎$a‎Machine learning y modelización predictiva para la tarificación en el seguro de automóviles‎$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
650 4‎$0‎MAPA20170005476‎$a‎Machine learning
650 4‎$0‎MAPA20080578848‎$a‎Análisis de datos
650 4‎$0‎MAPA20080570651‎$a‎Siniestralidad
650 4‎$0‎MAPA20080581886‎$a‎Primas de seguros
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7001 ‎$0‎MAPA20190000185‎$a‎Pesantez-Narvaez, Jessica
7730 ‎$w‎MAP20070000012‎$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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