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Python精算模型赔付率预测与拦截指南

共计 30 章节
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01
精算模型概述
精算科学定义 · 赔付率预测在保险中的核心作用 · 模型拦截的基本概念
精算模型概述精算科学定义
02
数据准备与清洗
数据源类型（保单 · 理赔 · 外部数据）
数据准备清洗
03
特征工程基础
特征构造方法（聚合 · 比率 · 时间窗口）
特征工程基础特征构造方法
04
广义线性模型（GLM）原理
指数族分布 · 链接函数 · 线性预测器
GLM广义线性模型
05
GLM在赔付率预测中的应用
泊松回归与伽马回归的联合建模 · 费率厘定中的偏移量设置
GLM赔付率预测
06
决策树与随机森林
树模型原理 · 分裂准则（Gini · 信息增益）
决策树随机森林
07
梯度提升机（GBM/XGBoost）
Boosting原理 · XGBoost的正则化与树剪枝 · 超参数调优
GBM/XGBoost梯度提升机
08
神经网络与深度学习
多层感知机（MLP）结构 · 激活函数 · 损失函数选择
神经网络深度学习
09
模型评估指标
混淆矩阵 · AUC-ROC · Lift曲线
模型评估指标混淆矩阵
10
交叉验证与超参数调优
K折交叉验证 · 网格搜索 · 随机搜索
交叉验证超参数调优
11
赔付率预测模型实战（一）
数据加载与探索性分析（EDA） · 目标变量分布分析
赔付率预测模型实…EDA
12
赔付率预测模型实战（二）
特征工程流水线构建 · 类别变量编码（WOE · One-Hot）
赔付率预测模型实…特征工程流水线构…
13
赔付率预测模型实战（三）
GLM模型训练与诊断 · 残差分析 · 费率表输出
赔付率预测模型实…GLM
14
赔付率预测模型实战（四）
XGBoost模型训练 · 特征重要性排序 · SHAP值解释
赔付率预测模型实…XGBoost
15
赔付率预测模型实战（五）
模型集成（Stacking） · 最终预测结果评估与对比
赔付率预测模型实…Stacking
16
拦截策略设计基础
拦截阈值设定 · 成本敏感分析 · 业务规则与模型分数结合
拦截策略设计基础拦截阈值设定
17
实时拦截系统架构
流式数据处理（Kafka/Flink… · 模型服务化（REST API） · 决策引擎
实时拦截系统架构Kafka/Flink
18
拦截效果评估
拦截率 · 误拦率 · 赔付率下降幅度
拦截效果评估拦截率
19
A/B测试与拦截策略迭代
实验设计 · 统计显著性检验 · 多臂老虎机（MAB）方法
A/B测试
20
模型监控与漂移检测
PSI（群体稳定性指标） · 数据漂移与概念漂移 · 自动告警机制
模型监控漂移检测
21
精算模型合规与公平性
监管要求（如欧盟Solvency I… · 公平性指标（Demographic… · 模型可解释性
精算模型合规公平性
22
Python精算库实战（一）
pandas · numpy · scipy在精算数据处理中的应用
Python精算库实战
23
Python精算库实战（二）
statsmodels GLM建模 · patsy公式语法
Python精算库实战
24
Python精算库实战（三）
scikit-learn与xgboo…
Python精算库实战
25
Python精算库实战（四）
shap · lime库进行模型解释与可视化
Python精算库实战
26
Python精算库实战（五）
mlflow模型管理 · 部署与版本控制
Python精算库实战
27
案例研究
车险赔付率预测与欺诈拦截——从数据到…
案例研究车险赔付率预测
28
案例研究
健康险高频赔付预测与动态拦截策略设计
案例研究健康险高频赔付预…
29
案例研究
财产险巨灾风险赔付率预测与再保险拦截…
案例研究财产险巨灾风险赔…
30
课程总结与未来展望
精算模型前沿（深度学习 · 因果推断） · 职业发展路径
课程总结未来展望