Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/49326 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2004
Schriftenreihe/Nr.: 
Technical Report No. 2004,16
Verlag: 
Universität Dortmund, Sonderforschungsbereich 475 - Komplexitätsreduktion in Multivariaten Datenstrukturen, Dortmund
Zusammenfassung: 
The goals of this paper are twofold: we describe common features in data sets from motor vehicle insurance companies and we investigate a general strategy which exploits the knowledge of such features. The results of the strategy are a basis to develop insurance tariffs. The strategy is applied to a data set from motor vehicle insurance companies. We use a nonparametric approach based on a combination of kernel logistic regression and ¡support vector regression.
Schlagwörter: 
Classification
Data Mining
Insurance tariffs
Kernel logistic regression
Machine learning
Regression
Robustness
Simplicity
Support Vector Machine
Support Vector Regression
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
Datei
Größe
2.72 MB





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