【摘 要】
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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
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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SGI MineSet 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。
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