浅论决策树分类方法在保险业务中的应用研究

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1、辽宁工程技术大学硕士学位论文决策树分类方法在保险业务中的应用研究姓名：郭伟申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：刘万军20041201摘要保险是一项风险业务保险公司的一个重要工作就是进行风险评估风险评估对保险公司的正常运作至关重要保费和保单的设计都需要进行比较详细的风险分析在利用数据挖掘工具进行风险分析时可以利用决策树的方法在保险公司建立的保单及索赔信息数据库的基础上寻找保单中风险较大的领域从而指导保险公司的工作本文利用SGIMineSet中的决策树分类器对医疗保险数据进行数据挖掘得出了一些实用的控制风险的规则并讨论了数据挖掘方法在保险业务应用中的前景和实效决策树算法

2、是一种归纳分类算法它能很好地与超大型数据库结合并能处理相关的多种数据类型连续离散布尔而且其结果容易被人理解其分类模式容易转化成分类规则,由决策树算法形成的分类模型的精确度也较高论文在分析了决策树分类的各种典型算法后重点研究了决策树算法在应用于大型数据库时的可伸缩性问题给出了可伸缩性决策树算法结构及流程关键词数据挖掘分类决策树算法可伸缩性决策树算法分类器保险AbstractInsuranceisriskbusiness,Insurancecompanyimportantworkisriskestimatation,ItisessentialtoInsurancecompany,t

3、hedesignofinsurancePremiumandpolicyneedthedetailedAnalysis.whilemakingusingofdataminingtooltoAnalyserisk,itcanadoptdecisiontree,onthebaseofpolicyandclaimdatabase,findtherelativelyriskyfield.,Thusitcanguidetheworkoftheinsurancecompany.ThispaperutilizesSGIMineSet’sDecisiontreeclassfiertominein

4、MedicalInsurancedata,Andhavedrawnsomerulesofpracticalcontrolrisk,atthesametimeitdiscussdataminingmethod’stheprospectandactualeffectintheinsurancebusiness.Thetreealgorithmofdecisionisonekindtosumupthecategorisedalgorithm.itcanwellcombinewiththeultralarge-scaledatabase,Anditcandealwiththerelev

5、antmanykindsofdatatype(continious,Disperse,Cloth).Anditsresultiseasytobeunderstood,Itscategorisedmodeiseasytotransformintoacategorisedrule,Theaccuracyofthecategorisedmodelformedbythetreealgorithmofdecisionisrelativelyhightoo.Afteranalysingvariouskindsoftypicaldecisiontreeandclassifyingalgori

6、thms,Keyresearchisapplyingtothelarge-scaledatabaseelasticityissueindecisiontreealgorithm.Provideingtheelasticitydecisiontreealgorithmstructureandprocedure.Keywords:Datamining;Classification;Decisiontreealgorithm;Scalabilityofdecisiontree;Classfier;Insurance论文创新点简介1本文成功的运用分类方法中的决策树及选择树分类器在保险业

7、务中生成了保险数据集的预测决策树图及选择树图挖掘出了一些实用的控制风险的规则使管理人员决策人员控制投资风险取得更佳业绩提供有力的决策支持从而更好的指导保险公司的工作2分析了几种典型的决策树算法的优缺点为了保证决策树算法能有效地工作在大型数据库上使之具有更广泛的实用性本文在传统决策树算法的基础上设计了一个可伸缩的决策树算法并给出了它的算法结构及流程3在研读了大量数据挖掘技术文献的基础上结合具体的保险业务工作对风险评估进行全面科学的思考从实践和理论两个方面分析了影响保险公司效益正确设计保单的因素