汽车保险理赔审计与轴承故障预测研究

### 汽车保险理赔审计与轴承故障预测研究 #### 汽车保险理赔审计 在保险行业，欺诈检测是一项至关重要的任务。由于数据集中多数类样本远多于少数类样本，模型往往会将大多数输入分类为多数类，这使得准确识别欺诈性索赔变得困难。为了解决这个问题，研究人员提出了一种新的数据管道，并对各种采样方法和分类器进行网格搜索，以寻找最优和性能最佳的模型。 ##### 相关研究 多年来，出现了许多用于欺诈检测和处理类别不平衡的方法。例如，Stolfo等人研究了欺诈性信用卡，通过组合多个分类器来提高性能；Phua等人提出了堆叠和装袋元分类器的混合技术；Pinquet等人采用统计模型，为西班牙保险数据集提出了一种有效的欺诈方程方法；Nian等人提出了“谱排名异常”的无监督方法，超越了现有的基于离群值的欺诈检测模型。在处理类别不平衡方面，也有多种技术被提出，如SMOTE、ADASYN、MWMOTE等过采样方法，以及NCR、NearMiss、Tomek links等欠采样方法。 ##### 方法 - **数据预处理**：原始数据集中的一些属性对训练模型可能不必要，甚至会干扰学习过程。例如，‘PolicyNumber’是每个数据样本的唯一ID，‘BasePolicy’在‘PolicyType’中已有提及，‘AgeOfPolicyHolder’与‘Age’重复，这些属性都被删除。同时，将分类值转换为数值，以方便模型处理。对于日期特征，将表示事故日期和索赔日期的七个特征合并为一个表示两者之间天数的特征。 - **特征选择**：向机器学习算法输入过多数据会导致模型训练困难和准确性降低。因此，使用了三种常见且高效的特征选择算法：卡方方法、递归特征消除（RFE）和基于树的方法。其中，SVM - RFE产生了最佳的准确性。 - **采样方法**：由于数据集不平衡，仅5.98%的样本为欺诈案例，因此应用了多种采样方法，包括过采样方法（如随机过采样、SMOTE等）、欠采样方法（如随机欠采样、TomekLinks等）和混合采样方法（如ROS + RUS、SMOTE + RUS等）。 |采样方法类型|具体方法| | ---- | ---- | |过采样方法|Random oversampling, SMOTE, SVMSMOTE, Borderline - SMOTE, ADASYN, MWMOTE| |欠采样方法|RandomUnderSampler, TomekLinks, AllKNN, NearMiss, EditedNearestNeighbors (ENN), NeighborhoodClean