論文の概要: Synthesizing Property & Casualty Ratemaking Datasets using Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06110v1
• Date: Thu, 13 Aug 2020 21:02:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-30 22:48:42.214055
• Title: Synthesizing Property & Casualty Ratemaking Datasets using Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: ジェネレーティブ・ディバイサル・ネットワークを用いた資産・カジュアルティ・レート作成データセットの合成
• Authors: Marie-Pier Cote, Brian Hartman, Olivier Mercier, Joshua Meyers, Jared Cummings, Elijah Harmon
• Abstract要約: 秘密のオリジナルデータセットから合成保険データセットを構築することができるGAN(Generative Adversarial Network)の3種類の設計方法を示す。 透明性のために、これらのアプローチは、公開データセット、フランスのモーターサードパーティの負債データを使って説明されている。 MC-WGAN-GPは最良のデータを合成し、CTGANは最も使いやすく、MNCDP-GANは差分プライバシーを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2649197740853677
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to confidentiality issues, it can be difficult to access or share interesting datasets for methodological development in actuarial science, or other fields where personal data are important. We show how to design three different types of generative adversarial networks (GANs) that can build a synthetic insurance dataset from a confidential original dataset. The goal is to obtain synthetic data that no longer contains sensitive information but still has the same structure as the original dataset and retains the multivariate relationships. In order to adequately model the specific characteristics of insurance data, we use GAN architectures adapted for multi-categorical data: a Wassertein GAN with gradient penalty (MC-WGAN-GP), a conditional tabular GAN (CTGAN) and a Mixed Numerical and Categorical Differentially Private GAN (MNCDP-GAN). For transparency, the approaches are illustrated using a public dataset, the French motor third party liability data. We compare the three different GANs on various aspects: ability to reproduce the original data structure and predictive models, privacy, and ease of use. We find that the MC-WGAN-GP synthesizes the best data, the CTGAN is the easiest to use, and the MNCDP-GAN guarantees differential privacy.
• Abstract（参考訳）: 機密性の問題のため、日常科学や個人データが重要な分野における方法論開発のための興味深いデータセットにアクセスしたり共有したりすることは困難である。 機密のオリジナルデータセットから合成保険データセットを構築することができる3つの異なるタイプのジェネレーティブ・リバーサリー・ネットワーク(gans)を設計する方法を示す。 目標は、センシティブな情報をもはや含まないが、元のデータセットと同じ構造を持ち、多変量関係を保持する合成データを得ることである。 保険データの特徴を適切にモデル化するために,多カテゴリデータに適合するGANアーキテクチャ(MC-WGAN-GP),条件付き表型GAN(CTGAN),MNCDP-GAN(MNCDP-GAN)を用いる。 透明性のために、このアプローチは、公開データセットであるフランス自動車責任データを使って示される。 我々は、元のデータ構造を再現する能力、予測モデル、プライバシ、使いやすさの3つの異なるganを比較した。 MC-WGAN-GPは最良のデータを合成し、CTGANは最も使いやすく、NCDP-GANは差分プライバシーを保証する。

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