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Beruf Schätzung von Versicherungsprämie
mrdjv2
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Zum letzten BeitragZum nächsten BeitragZum vorigen BeitragZum erstem Beitrag  Themenstart: 2021-03-17


Hallo zusammen,

ich wusste nicht, in welches Forum ich das schreiben soll, daher gerne verschieben, wenn es woanders besser aufgehoben ist.

Angenommen, es gibt ein mir unbekanntes Tarifierungsmodell, welches aufgrund von maximal n Merkmalen (jedes Merkmal kann unterschiedliche Ausprägungen haben) eine Prämie ermittelt. Dieses Modell kann ich temporär als Blackbox nutzen ohne es zu kennen.

Wenn ich nun eine größere (und fixe) Menge an Kundenprofilen (d.h. Kombinationen von Merkmalsauspräungen) durch dieses Tarifmodell schicke, wie kann ich dann aufgrund der Ergebnisse eine möglichst gute Schätzung für die Prämie eines beliebigen neues Kundenprofils ermitteln?

Also im Prinzip sind die o.g. fixen Kundenprofile mit Prämie ein Trainingsset und ich möchte das Tarifmodell "decodieren". Welche Methode würde ich am Besten dafür nutzen?
Ich denke da an Random Forests oder neuronale Netze...
Seht ihr das ähnlich oder würdet ihr etwas anderes nutzen? Und warum? ;-)

VG
Daniel


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Niemand eine Idee?

Mein Versuch mit einem GBM-Verfahren war leider nur so semioptimal...


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