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保険料予測

保険料予測

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Insurance Classification

Data Structure ? 0.05M

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    コンテキスト insurance.csvデータセットには1338件の観測値(行)と7つの特徴量(列)が含まれています。このデータセットには4つの数値特徴量(年齢、BMI、子供の数、費用)と3つの名義特徴量(性別、喫煙者、地域)が含まれており、各レベルに数値が割り当てられた因子に変換されています。 謝辞 Insurance.csvファイルは、Eric Suess教授による機械学習コースのウェブサイト(2017年春)から取得しました。ウェブサイトはhttp://www.sci.csueastbay.edu/~esuess/stat6620/#week-6 です。 着想 この演習の目的は、異なる特徴量を調べてそれらの関係を観察し、年齢、身体的/家族の状況、所在地などの個人のいくつかの特徴量を元に、既存の医療費に対する重回帰分析を行い、個人の将来の医療費を予測することです。これにより、医療保険会社が保険料の設定を決定する際の参考になります。
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