本文主要介紹了在保險數據分析中特徵提取和可信區間估計的方法。
首先,作者介紹了廣義線性模型(GLM)及其在保險數據建模中的應用,特別是Tweedie分布在處理含有大量零值和正連續值的複合泊松分布數據時的優勢。
接下來,作者詳細描述了幾種用於估計回歸係數可信區間的方法:
去偏估計量:通過校正Lasso估計量的偏差,可以得到有效的係數估計和相應的可信區間。這種方法適用於線性模型和GLM。
自助法估計:包括殘差自助法和配對自助法,可以用於線性模型和GLM。自助法可以捕捉模型不確定性,從而得到更可靠的可信區間。
配對自助法Lasso和部分脊回歸:這種方法先用Lasso選擇重要變量,然後對於Lasso估計為零的係數使用脊回歸,可以得到更短的可信區間。
Tweedie回歸的正則化:作者介紹了在Tweedie回歸中使用去偏估計量的具體實現方法,包括基於加權設計矩陣的節點式Lasso估計和直接求逆兩種方法。
最後,作者還提到了基於貝葉斯框架的可信區間估計,以及利用LightGBM等機器學習方法評估特徵重要性的方法。
總的來說,本文全面介紹了在保險數據分析中特徵提取和可信區間估計的各種方法,為實際應用提供了豐富的工具。
翻譯成其他語言
從原文內容
arxiv.org
深入探究