Dataset之AllstateClaimsSeverity：AllstateClaimsSeverity數(shù)據(jù)集(Kaggle2016競賽)的簡介、下載、案例應(yīng)用之詳細(xì)攻略

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AllstateClaimsSeverity數(shù)據(jù)集(Kaggle2016競賽)的簡介

AllstateClaimsSeverity數(shù)據(jù)集(Kaggle2016競賽)的下載

AllstateClaimsSeverity數(shù)據(jù)集(Kaggle2016競賽)的案例應(yīng)用

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AllstateClaimsSeverity數(shù)據(jù)集(Kaggle2016競賽)的簡介

? ? ? ? 世界上車禍每時(shí)每秒都有發(fā)生，假如某人被一場嚴(yán)重的車禍摧毀時(shí)，該人的注意力集中在最重要的事情上：家人、朋友和其他親人。和保險(xiǎn)代理人一起寫論文是你最不想花時(shí)間或精力的地方。這就是為什么美國個(gè)人保險(xiǎn)公司好事達(dá)（Allstate）不斷尋求新的想法，以改善他們?yōu)?600多萬家庭提供的理賠服務(wù)。
? ? ? ? Allstate目前正在開發(fā)自動(dòng)預(yù)測索賠成本的方法，從而預(yù)測索賠的嚴(yán)重性。在這次招聘挑戰(zhàn)中，Kaggers被邀請展示他們的創(chuàng)造力，并通過創(chuàng)建一個(gè)精確預(yù)測索賠嚴(yán)重性的算法來調(diào)整他們的技術(shù)能力。有抱負(fù)的競爭對手將展示對預(yù)測索賠嚴(yán)重性的更好方法的洞察力，從而有機(jī)會成為好事達(dá)確保無憂客戶體驗(yàn)的一部分。

官網(wǎng)：https://www.kaggle.com/c/allstate-claims-severity/overview
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1、競賽得分的評估
? ? ? ?提交資料是根據(jù)預(yù)測損失和實(shí)際損失之間的平均絕對誤差（MAE）進(jìn)行評估的。

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2、數(shù)據(jù)集簡介

? ? ? ? ?此數(shù)據(jù)集中的每一行表示保險(xiǎn)索賠。必須預(yù)測“損失”列的值。以“cat”開頭的變量是分類變量，而以“cont”開頭的變量是連續(xù)變量。
?? ? ? ??文件說明：

• train.csv ? ?-訓(xùn)練集
• test.csv ? ? -測試集。必須預(yù)測此文件中ID的損失值。
• sample_submission.csv ? ? ?-正確格式的示例提交文件

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AllstateClaimsSeverity數(shù)據(jù)集(Kaggle2016競賽)的案例應(yīng)用

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ML之FE：利用FE特征工程(分析兩兩數(shù)值型特征之間的相關(guān)性)對AllstateClaimsSeverity(Kaggle2016競賽)數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)索賠成本值的回歸預(yù)測

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Dataset之AllstateClaimsSeverity：AllstateClaimsSeverity数据集(Kaggle2016竞赛)的简介、下载、案例应用之详细攻略的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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