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Python保险赔付率实时预测实战

共计 30 章节
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01
课程导论
保险赔付率预测的业务价值 · 实时预测与传统批处理的区别 · 课程目标与学习路径
课程导论保险赔付率预测的…
02
环境搭建
Python 3.10+安装 · Anaconda虚拟环境配置 · Jupyter Lab与VS Cod…
环境搭建Python
03
保险业务基础
赔付率定义(损失率/赔付率) · 保费与准备金概念 · 车险/健康险/财产险的赔付特点
保险业务基础赔付率定义
04
数据采集与API设计
RESTful API基础 · 使用Flask构建模拟数据接口 · 实时数据流的概念(Kafka/Web…
API数据采集
05
数据探索与清洗
缺失值处理 · 异常值检测(箱线图/Z-score) · 数据类型转换
数据探索清洗
06
特征工程(上)
数值型特征(保费 · 保额 · 年龄)的标准化与归一化
特征工程数值型特征
07
特征工程(下)
类别型特征(车型 · 地区 · 职业)的独热编码与标签编码
特征工程类别型特征
08
探索性数据分析(EDA)
单变量分布分析 · 双变量相关性热力图 · 赔付率与关键特征的关系可视化
EDA探索性数据分析
09
数据划分与预处理流水线
训练集/验证集/测试集划分 · 使用Pipeline构建预处理流程 · 避免数据泄露
数据划分预处理流水线
10
基线模型建立
线性回归与逻辑回归在赔付率预测中的应… · 模型评估指标(MAE · RMSE
基线模型建立线性回归
11
树模型实战
决策树与随机森林的调参 · 特征重要性分析 · 过拟合与欠拟合诊断
树模型实战决策树
12
梯度提升模型
XGBoost与LightGBM的安… · 早停法 · 学习率与树深度调优
梯度提升模型XGBoost
13
模型集成与堆叠
Voting与Stacking策略 · 使用交叉验证生成元特征 · 集成模型效果对比
模型集成堆叠
14
时间序列模型
ARIMA与Prophet在赔付率趋… · 季节性分解 · 滚动预测评估
时间序列模型ARIMA
15
深度学习尝试
使用PyTorch构建简单全连接网络 · Embedding层处理类别特征 · 训练与早停
深度学习尝试PyTorch
16
模型评估与选择
交叉验证(StratifiedKFo… · 学习曲线与验证曲线 · 模型对比雷达图
模型评估选择
17
模型解释性
SHAP值计算与可视化 · 部分依赖图(PDP) · LIME局部解释
模型解释性SHAP
18
实时预测架构设计
Lambda架构与Kappa架构对比 · 消息队列(Kafka)的角色 · 流处理引擎(Flink/Spark…
实时预测架构设计Lambda
19
Kafka实战
Kafka安装与启动 · Topic创建 · 生产者与消费者Python客户端实现
Kafka安装
20
实时特征计算
滑动窗口统计(过去7天平均赔付率) · 实时聚合(Streaming Agg… · 特征存储(Redis)
实时特征计算滑动窗口统计
21
模型服务化
使用Flask/FastAPI部署模… · REST API端点设计(/pred… · /batch_predict)
模型服务化Flask/FastAP…
22
模型版本管理
MLflow模型注册与版本控制 · 模型热加载与回滚 · A/B测试流量切分
模型版本管理MLflow
23
实时预测Pipeline集成
从Kafka消费数据 -> 特征计算…
Pipeline实时预测
24
监控与告警
模型预测延迟监控 · 数据漂移检测(PSI/KL散度) · 模型性能衰减告警(邮件/钉钉/企业微…
监控告警
25
性能优化
模型量化(ONNX) · 批处理预测 · 异步IO与并发
性能优化ONNX
26
安全与合规
数据脱敏(PII信息处理) · 模型公平性审计 · 保险监管合规(偿二代/IFRS17)…
安全合规
27
实战项目一
车险赔付率实时预测系统——从数据模拟…
实战项目一车险赔付率实时预…
28
实战项目二
健康险理赔风险预警——结合医疗知识图…
实战项目二健康险理赔风险预…
29
实战项目三
财产险巨灾赔付率模拟——蒙特卡洛模拟…
实战项目三财产险巨灾赔付率…
30
课程总结与进阶
常见陷阱与最佳实践 · 推荐学习资源(书籍/论文/竞赛) · 未来趋势(联邦学习/可解释AI在保险…
课程总结进阶