[发明专利]一种基于GLM及机器学习算法的车险纯风险保费预测方法及装置在审
| 申请号： | 202211158490.9 | 申请日： | 2022-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN115578205A | 公开（公告）日： | 2023-01-06 |
| 发明（设计）人： | 赵昕 | 申请（专利权）人： | 上海七炅信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/08 | 分类号： | G06Q40/08;G06Q10/04;G06Q30/0283;G06F18/214;G06N20/20 |
| 代理公司： | 上海天之健律师事务所 31351 | 代理人： | 刘龙彦 |
| 地址： | 200085 上海市虹*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本申请提供一种基于GLM及机器学习算法的车险纯风险保费预测方法及装置，包括：采集第一建模因子的第一定价数据形成第一模型样本集，使用第一模型样本集拟合第一层GLM模型，计算预测结果残差；在第一定价数据的基础上，采集第二建模因子；将第二建模因子的定价数据关联至第一定价数据，形成第二定价数据，并将第二定价数据作为第二模型样本集，将第二模型样本集进行处理后拟合第二层XGBoost残差模型，并将残差的预测结果进行切分，切分后的每组数据作为梯度提升分因子；将梯度提升分因子、第三定价数据作为第三模型样本集拟合第三层GLM模型，计算并输出纯风险保费预测值。本发明结合了传统的GML模型与XGBoost模型，具有可解释性、可控性、预测性能更强的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 glm 机器 学习 算法 车险 风险 保费 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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