C＆R Tree算法在车险费率厘定中的应用

• 作者: 毕建欣
• 来源期刊: 浙江万里学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 车险理赔 决策树 保险 费率厘定
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 应用科技
• 页码范围: 84-88,93
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 4560字
• 语种: 中文

摘要

提出基于C＆R Tree算法的车险理赔风险模型。现有研究方法对变量多、数据类型复杂和数据量大的数据不能准确进行分析,导致对车险客户的理赔风险出现误判,从而不能准确制定车险费率,为了解决上述问题,提出C＆R Tree算法。C＆R Tree算法通过检测输入字段,通过度量各个划分产生的异质性的减少程度,找到最佳的一个划分,将C＆R Tree算法应用到车险理赔数据中,实验证明：所得理赔风险模型不依赖于经验知识,其模型易于理解,且具有较高的准确率,能够满足评价的要求。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毕建欣		11	25	4.0	4.0