論文の概要: Conformal prediction for frequency-severity modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13124v2
- Date: Thu, 27 Jul 2023 22:12:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-31 15:00:37.313146
- Title: Conformal prediction for frequency-severity modeling
- Title(参考訳): 周波数収差モデリングのための共形予測
- Authors: Helton Graziadei, Paulo C. Marques F., Eduardo F. L. de Melo, Rodrigo
S. Targino
- Abstract要約: 保険請求の予測間隔を構築するための非パラメトリックモデル非依存フレームワークを提案する。
我々は2段階の周波数重大度モデリングの領域に共形予測を分割する手法を拡張した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a nonparametric model-agnostic framework for building prediction
intervals of insurance claims, with finite sample statistical guarantees,
extending the technique of split conformal prediction to the domain of
two-stage frequency-severity modeling. The effectiveness of the framework is
showcased with simulated and real datasets. When the underlying severity model
is a random forest, we extend the two-stage split conformal prediction
procedure, showing how the out-of-bag mechanism can be leveraged to eliminate
the need for a calibration set and to enable the production of prediction
intervals with adaptive width.
- Abstract(参考訳): 本稿では,保険請求項の予測間隔を構築するための非パラメトリックモデル非依存フレームワークを提案する。
フレームワークの有効性は、シミュレーションと実際のデータセットで示される。
基礎となる重大度モデルがランダムフォレストである場合,二段階分割等角予測手順を延長し,キャリブレーションセットの必要性をなくし,適応幅の予測間隔を作成できるようにするため,外殻機構をどのように活用できるかを示す。
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