論文の概要: Enhanced Gradient Boosting for Zero-Inflated Insurance Claims and Comparative Analysis of CatBoost, XGBoost, and LightGBM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07771v3
- Date: Tue, 18 Jun 2024 12:09:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-20 05:13:54.211761
- Title: Enhanced Gradient Boosting for Zero-Inflated Insurance Claims and Comparative Analysis of CatBoost, XGBoost, and LightGBM
- Title（参考訳）: ゼロ膨張型保険債権に対するグラディエントブースティングの強化とCatBoost, XGBoost, LightGBMの比較分析
- Authors: Banghee So,
- Abstract要約: CatBoostは、予測性能に基づいた自動クレーム頻度モデルを開発するための最良のライブラリである。
そこで我々は, インフレ確率$p$と分布平均$mu$の関係を仮定した, ゼロ膨張ポアソン強化木モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The property and casualty (P&C) insurance industry faces challenges in developing claim predictive models due to the highly right-skewed distribution of positive claims with excess zeros. To address this, actuarial science researchers have employed "zero-inflated" models that combine a traditional count model and a binary model. This paper investigates the use of boosting algorithms to process insurance claim data, including zero-inflated telematics data, to construct claim frequency models. Three popular gradient boosting libraries - XGBoost, LightGBM, and CatBoost - are evaluated and compared to determine the most suitable library for training insurance claim data and fitting actuarial frequency models. Through a comprehensive analysis of two distinct datasets, it is determined that CatBoost is the best for developing auto claim frequency models based on predictive performance. Furthermore, we propose a new zero-inflated Poisson boosted tree model, with variation in the assumption about the relationship between inflation probability $p$ and distribution mean $\mu$, and find that it outperforms others depending on data characteristics. This model enables us to take advantage of particular CatBoost tools, which makes it easier and more convenient to investigate the effects and interactions of various risk features on the frequency model when using telematics data.
- Abstract（参考訳）: 不動産・カジュアルティー(P&C)保険業界は、過剰なゼロの正のクレームの高度に右折した分布のため、クレーム予測モデルの開発において課題に直面している。
これを解決するために、アクチュアリ科学研究者は従来のカウントモデルとバイナリモデルを組み合わせた「ゼロインフレード」モデルを採用した。
本稿では,ゼロインフレーションされたテレマティクスデータを含む保険請求データを処理し,請求頻度モデルを構築するためのブースティングアルゴリズムについて検討する。
XGBoost、LightGBM、CatBoostの3つの人気勾配向上ライブラリを評価し、保険請求データをトレーニングし、アクチュアリル周波数モデルに適合させるのに最も適したライブラリを比較した。
2つの異なるデータセットの包括的分析を通じて、予測性能に基づいて自動クレーム頻度モデルを開発するのに、CatBoostが最適であると判断する。
さらに,0-inflated Poisson boosted tree modelを新たに提案し,インフレーション確率$p$と分布平均$\mu$の関係を仮定した。
このモデルにより、特定のCatBoostツールを利用することができ、テレマティクスデータを使用する場合、様々なリスク特徴が周波数モデルに与える影響や相互作用を調べるのが簡単かつより便利になる。
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