論文の概要: Zero-Inflated Tweedie Boosted Trees with CatBoost for Insurance Loss Analytics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16206v1
- Date: Sun, 23 Jun 2024 20:03:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-25 18:34:57.463032
- Title: Zero-Inflated Tweedie Boosted Trees with CatBoost for Insurance Loss Analytics
- Title（参考訳）: ゼロ膨らませたツイーディ、キャットブースで木を膨らませる-保険の損失分析
- Authors: Banghee So, Emiliano A. Valdez,
- Abstract要約: 我々はTweedie回帰モデルを変更し、自動車、健康、責任などの各種保険の総括請求をモデル化する際の限界に対処する。
我々の推奨するアプローチは、予測精度を高めるために反復的なプロセスを活用するのに役立つため、0-claimプロセスの洗練されたモデリングとブースティング手法の統合である。
モデル化の結果, モデル性能が著しく向上し, 保険請求分析に適した精度の予測を行う可能性が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8287206589886881
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we explore advanced modifications to the Tweedie regression model in order to address its limitations in modeling aggregate claims for various types of insurance such as automobile, health, and liability. Traditional Tweedie models, while effective in capturing the probability and magnitude of claims, usually fall short in accurately representing the large incidence of zero claims. Our recommended approach involves a refined modeling of the zero-claim process, together with the integration of boosting methods in order to help leverage an iterative process to enhance predictive accuracy. Despite the inherent slowdown in learning algorithms due to this iteration, several efficient implementation techniques that also help precise tuning of parameter like XGBoost, LightGBM, and CatBoost have emerged. Nonetheless, we chose to utilize CatBoost, a efficient boosting approach that effectively handles categorical and other special types of data. The core contribution of our paper is the assembly of separate modeling for zero claims and the application of tree-based boosting ensemble methods within a CatBoost framework, assuming that the inflated probability of zero is a function of the mean parameter. The efficacy of our enhanced Tweedie model is demonstrated through the application of an insurance telematics dataset, which presents the additional complexity of compositional feature variables. Our modeling results reveal a marked improvement in model performance, showcasing its potential to deliver more accurate predictions suitable for insurance claim analytics.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,自動車,健康,責任などの各種保険の集合的請求をモデル化する際の限界に対処するため,Tweedie回帰モデルの改良について検討する。
伝統的なツイーディーモデルは、請求の確率と大きさを捉えるのに効果的であるが、通常、ゼロ請求の大量発生を正確に表すには不十分である。
我々の推奨するアプローチは、予測精度を高めるために反復的なプロセスを活用するのに役立つため、0-claimプロセスの洗練されたモデリングとブースティング手法の統合である。
この反復による学習アルゴリズムの本質的にの減速にもかかわらず、XGBoost、LightGBM、CatBoostといったパラメータの正確なチューニングを支援する効率的な実装技術がいくつか出現している。
それにもかかわらず、私たちはカテゴリやその他の特殊なデータを効果的に扱う効率的なブースティングアプローチであるCatBoostを使うことを選択しました。
本論文の中核的な貢献は、ゼロクレームに対する別個のモデリングと、ゼロの膨らみ確率が平均パラメータの関数であることを仮定して、CatBoostフレームワーク内でツリーベースのブースティングアンサンブル手法の適用である。
Tweedieモデルの有効性を保険テレマティクス・データセットの適用により実証し,構成的特徴変数のさらなる複雑さを示す。
モデル化の結果, モデル性能が著しく向上し, 保険請求分析に適した精度の予測を行う可能性が示された。
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