保障微笑:使用 Spark ML 预测常规牙科保险覆盖
机器学习
2023-10-16 v1 分布式、并行与集群计算
摘要
对于美国的个人和小型企业而言,找到合适的健康保险覆盖可能具有挑战性。CMS 提供的健康保险交易所公共使用文件(Exchange PUFs)数据集提供了有关健康和牙科政策的宝贵信息[1]。在本文中,我们利用机器学习算法来预测健康保险计划是否覆盖成人的常规牙科服务。通过分析计划类型、地区、免赔额、自付最高额和共付额,我们采用了逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升、分解模型和支撑向量机算法。我们的目标是基于收入和支出为个人和家庭提供选择最合适保险计划的临床策略。
引用
@article{arxiv.2310.09229,
title = {Insuring Smiles: Predicting routine dental coverage using Spark ML},
author = {Aishwarya Gupta and Rahul S. Bhogale and Priyanka Thota and Prathushkumar Dathuri and Jongwook Woo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.09229},
year = {2023}
}
备注
4 pages, 13 figures, 5 tables