基于贝叶斯混合密度网络的个体理赔预测
应用统计
2020-03-06 v1 机器学习
摘要
我们引入了一种利用贝叶斯混合密度网络的个体理赔预测框架，可用于案件准备金计提和分诊等理赔分析任务。所提出的方法能够融合来自结构化与非结构化数据源的理赔信息，生成多期现金流预测，并产出未来支付模式的不同情景。我们使用公开可用数据实现并评估了该建模框架。
引用
@article{arxiv.2003.02453,
title = {Individual Claims Forecasting with Bayesian Mixture Density Networks},
author = {Kevin Kuo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.02453},
year = {2020}
}