dc.contributor.advisor | Casanova Rincón, Yenny Marcela . | |
dc.contributor.author | Casanova, Yenny Marcela | |
dc.date.accessioned | 2022-06-28T20:38:29Z | |
dc.date.available | 2022-06-28T20:38:29Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/2086 | |
dc.description | El costo de las reclamaciones futuras constituye un estudio importante para
determinar la tasa pura de cualquier cobertura que ofrezca una aseguradora,
para ello se debe analizar el comportamiento de las reclamaciones y determinar
una tendencia especí ca que se pueda aplicar en el costo del seguro, es por ello
que surge la oportunidad de utilizar modelos predictivos presentes en el Machine
Learning que ayuden a optimizar procesos y tener una noción más amplia de las
reclamaciones. En esta ocasión se aplican diversos modelos de Machine Learning a
una base de datos arti cial cuyo comportamiento se apoya en siniestros reales asociados
a accidentes laborales. Esta base es dividida en muestras de entrenamiento
y validación, con el n de entrenar los modelos sugeridos y validar la capacidad
de predicción aplicando medidas a diferentes escenarios de manipulación de datos. | spa |
dc.description.abstract | The cost of future claims is an important study to determine the pure rate of any coverage offered by an insurer. To do this, the behavior of claims must be analyzed and a specific trend that can be applied to the cost of insurance must be determined. For this reason, the opportunity arises to use predictive models present in Machine Learning that help optimize processes and have a broader notion of claims. On this occasion, various Machine Learning models are applied to an artificial database whose behavior is based on real claims associated with work accidents. This base is divided into training and validation samples, in order to train the suggested models and validate the prediction capacity by applying measures to different data manipulation scenarios. | eng |
dc.format.extent | 47 páginas | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.title | Predicción Del Costo De Las Reclamaciones Con Machine Learning | spa |
dc.title.alternative | Claims Cost Prediction With Machine Learning | eng |
dc.type | Trabajo de grado - Maestría | spa |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | spa |
oaire.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | spa |
oaire.version | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | spa |
dc.description.degreelevel | Maestría | spa |
dc.description.degreename | Magíster en Ciencias Actuariales | spa |
dc.identifier.url | https://catalogo.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=23065 | |
dc.publisher.program | Maestría en Ciencias Actuariales | spa |
dc.relation.indexed | N/A | spa |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
dc.subject.armarc | Machine Learning | |
dc.subject.armarc | Análisis de datos | |
dc.subject.armarc | Modelos de regresión | |
dc.subject.proposal | Machine Learning | spa |
dc.subject.proposal | Análisis de datos | spa |
dc.subject.proposal | Modelos de regresión | spa |
dc.subject.proposal | Machine Learning | eng |
dc.subject.proposal | Analysis of data | eng |
dc.subject.proposal | Regression Models | eng |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc | spa |
dc.type.content | Text | spa |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/masterThesis | spa |
dc.type.redcol | https://purl.org/redcol/resource_type/TM | spa |