【摘 要】
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随着保险欺诈(insurance Fraud)向全球蔓延,研究方法开始由定性研究向实证研究过渡。然而现有分类器的设计都是基于类分布大致平衡这一假设的,针对现实世界中广泛存在不平衡数据
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随着保险欺诈(insurance Fraud)向全球蔓延,研究方法开始由定性研究向实证研究过渡。然而现有分类器的设计都是基于类分布大致平衡这一假设的,针对现实世界中广泛存在不平衡数据这一事实,本研究对美国机动车保险机构提供的车险索赔非平衡大数据,运用随机森林(Random Forest)对欺诈进行识别预测,为构建我国保险欺诈识别模型提出建议。
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