論文の概要: Explainable Boosting Machine for Predicting Claim Severity and Frequency in Car Insurance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21321v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 09:59:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:53:52.316009
• Title: Explainable Boosting Machine for Predicting Claim Severity and Frequency in Car Insurance
• Title（参考訳）: 自動車保険におけるクレームの深刻度と頻度を予測するための説明可能なブースティングマシン
• Authors: Markéta Krùpovà, Nabil Rachdi, Quentin Guibert,
• Abstract要約: 本稿では、本質的に解釈可能な特性と高い予測性能を組み合わせた説明可能なブースティングマシン(EBM)モデルを提案する。 本手法は,自動車保険頻度と重大度データに基づいて実装し,従来の競合相手と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In a context of constant increase in competition and heightened regulatory pressure, accuracy, actuarial precision, as well as transparency and understanding of the tariff, are key issues in non-life insurance. Traditionally used generalized linear models (GLM) result in a multiplicative tariff that favors interpretability. With the rapid development of machine learning and deep learning techniques, actuaries and the rest of the insurance industry have adopted these techniques widely. However, there is a need to associate them with interpretability techniques. In this paper, our study focuses on introducing an Explainable Boosting Machine (EBM) model that combines intrinsically interpretable characteristics and high prediction performance. This approach is described as a glass-box model and relies on the use of a Generalized Additive Model (GAM) and a cyclic gradient boosting algorithm. It accounts for univariate and pairwise interaction effects between features and provides naturally explanations on them. We implement this approach on car insurance frequency and severity data and extensively compare the performance of this approach with classical competitors: a GLM, a GAM, a CART model and an Extreme Gradient Boosting (XGB) algorithm. Finally, we examine the interpretability of these models to capture the main determinants of claim costs.
• Abstract（参考訳）: 競争の絶え間ない増加と規制圧力の増大、正確性、アクチュアリダルの精度、および関税の透明性と理解の文脈において、非生命保険は重要な問題である。 従来の一般化線形モデル(GLM)は、解釈可能性を好む乗法的関税をもたらす。 機械学習とディープラーニング技術の急速な発展に伴い、アクチュアリーや他の保険会社はこれらの手法を広く採用してきた。 しかし、それらと解釈可能性のテクニックを関連付ける必要がある。 本稿では,本質的に解釈可能な特性と高い予測性能を組み合わせた説明可能なブースティングマシン(EBM)モデルを提案する。 このアプローチはガラスボックスモデルとして説明され、GAM(Generalized Additive Model)とサイクリック勾配促進アルゴリズムの利用に依存している。 特徴間の一変量とペアの相互作用効果を考慮し、それらについて自然な説明を提供する。 本手法は,自動車保険頻度と重大度データに基づいて実装され,GLM,GAM,CARTモデル,エクストリームグラディエントブースティング(XGB)アルゴリズムなど,従来の競合製品と比較する。 最後に,これらのモデルの解釈可能性について検討し,請求コストの主決定要因を抽出する。

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