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Modelo predictivo de venta cruzada en productos de Vida y Salud : Random Forest vs XGBoost

Modelo predictivo de venta cruzada en productos de Vida y Salud : Random Forest vs XGBoost
Recurso electrónico / Electronic resource
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1001 ‎$0‎MAPA20220009003‎$a‎Sánchez Sardaña, Marcos
24510‎$a‎Modelo predictivo de venta cruzada en productos de Vida y Salud : Random Forest vs XGBoost‎$c‎Marcos Sánchez Sardaña
260  ‎$a‎Madrid‎$b‎Universidad Carlos III de Madrid‎$c‎2022
300  ‎$a‎76 p.
500  ‎$a‎Trabajo Fin de Master del Master en Ciencias Actuariales y Financieras de la Escuela de Postgrado de la Universidad Carlos III de Madrid. Tutores: José Miguel Rodríguez-Pardo del Castillo, Jesús Ramón Simón del Potro Curso 2021-2022
520  ‎$a‎Este trabajo presenta un estudio comparado de dos modelos predictivos de venta cruzada en el contexto del mundo asegurador entre productos de Vida y Salud. En concreto, el presente estudio comparado se ha realizado sobre dos sistemas de aprendizaje automático supervisados (Random Forest y XGBoost) aplicados a la cartera de la compañía aseguradora ASESUISA Seguros SURA de El Salvador con los objetivos, tanto de desarrollar una metodología, como de comparar ambos modelos, y determinar que algoritmo predice mejor los potenciales clientes objetivos en el caso de una campaña de venta cruzada y así optimizar los recursos y esfuerzos de las compañías. Para ello se han empleado dos carteras durante el período de 2015 a 2020, una de Vida Individual y otra de Salud. Los resultados empíricos proporcionan conclusiones interesantes para la venta cruzada como el perfil de los clientes
650 4‎$0‎MAPA20120009547‎$a‎Venta cruzada
650 4‎$0‎MAPA20080598358‎$a‎Productos de seguros
650 4‎$0‎MAPA20080570590‎$a‎Seguro de vida
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650 4‎$0‎MAPA20080592059‎$a‎Modelos predictivos
650 4‎$0‎MAPA20170005476‎$a‎Machine learning
650 4‎$0‎MAPA20080601492‎$a‎Estudios comparativos
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651 1‎$0‎MAPA20080638269‎$a‎El Salvador
7001 ‎$0‎MAPA20140014897‎$a‎Rodríguez-Pardo del Castillo, José Miguel
7001 ‎$0‎MAPA20160001525‎$a‎Simón del Potro, Jesús Ramón
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830 0‎$0‎MAPA20160014013‎$a‎Trabajos Fin de Master
856  ‎$q‎application/pdf‎$w‎1117357‎$y‎Recurso electrónico / Electronic resource