基于机器学习的车险定价因子重要性测度比较研究作者：朱倩倩　吴学宁　刘英男来源：《时代汽车》2024年第03期        摘 要：随着机器学习技术的快速发展，越来越多的保险公司开始应用机器学习方法来改进车险定价策略。车险定价因素的重要性测度对于保险公司和车主来说具有重要意义，它可以揭示不同因素对保险费的影响程度，帮助制定更准确和个性化的保险策略。本研究旨在...

回归问题概念回归问题是一种统计学中的问题，它研究的是因变量（目标变量）和自变量（特征变量）之间的关系。这种关系通常被描述为一种数学模型，通过这个模型，我们可以根据自变量的值预测因变量的值。在回归问题中，我们通常有一个或多个自变量，这些自变量可以是已知的量，如气温、降雨量、季节等，也可以是未知的量，如消费者的购买意愿、股票价格等。我们的目标是到一个合适的数学模型，使得这个模型能够根据自变量的值预测...

model在python中的用法在Python中，"model"通常用于指代机器学习中的模型。模型是指通过训练数据学习到的一个函数，用于解决特定的问题或预测特定的结果。以下是在Python中使用模型的一些常见操作和用法：1. 导入模型：首先需要导入相应的机器学习库，如scikit-learn（sklearn）或TensorFlow。例如，使用以下语句导入线性回归模型：  ```pyth...

第３８卷第２期２０２４年３月兰州文理学院学报(自然科学版)J o u r n a l o fL a n z h o uU n i v e r s i t y ofA r t s a n dS c i e n c e (N a t u r a l S c i e n c e s )V o l ．３８N o ．２M a r ．２０２４收稿日期:２０２３Ｇ０６Ｇ１６作者简介：马攀(１９９９Ｇ)，男，安徽...

ar模型的正则方程例题    当我们使用自回归（AR）模型进行时间序列分析时，可以通过求解正则方程来估计模型的参数。下面我将给出一个关于AR模型正则方程的例题，并从多个角度进行全面的回答。    假设我们有一个二阶自回归模型，表示为AR(2)模型，形式如下：    y(t) = c + φ1  y(t-1) + φ2 ...

线性结构方程模型与路径分析线性结构方程模型（Linear Structural Equation Modeling，简称SEM）和路径分析是一种常用的统计分析方法。它们在社会科学和行为科学等领域中广泛应用，可以帮助研究者理解变量之间的关系和影响。首先，让我们来了解线性结构方程模型。这种方法通过观察多个变量之间的关系，建立一个结构方程模型，从而对变量之间的因果关系进行量化和分析。它由两个基本组成部分...

线性评估模型线性评估模型（Linear regression model）是一种常用的机器学习模型，用于预测连续数值型变量的值。它的基本思想是通过建立自变量与因变量之间的线性关系来进行预测。在线性评估模型中，我们假设自变量 x 和因变量 y 之间存在着线性关系，即 y = β0 + β1*x + ε，其中 β0 和 β1 分别是截距和斜率，ε 是模型的误差项。我们的目标是到最佳的 β0 和 β1...

六款必学函数模型在编程中，函数是非常重要的工具，能够大大提高开发效率。下面我们介绍六大常用的函数模型，对于初学者来说尤其重要。 1. 线性函数模型 Linear Regression线性函数模型是研究最广泛的一种函数模型，它能够用于处理各种问题，例如市场预测、股票趋势预测等，其数学公式为y=wx+b。其中w为权重，b为偏移量，它们是通过最小二乘法来求取。2. 逻辑函数模型 Logistic Reg...

如何对机器学习模型进行解释和解释能力评估机器学习模型在现代人工智能领域扮演着至关重要的角。然而，由于其复杂性和黑箱特性，机器学习模型往往难以解释其预测结果。为了提高模型的可解释性和评估其解释能力，研究人员和从业者们开发了各种方法和技术。本文将介绍如何对机器学习模型进行解释，并评估其解释能力。对于一个机器学习模型的解释，有两个主要的层面：全局解释和局部解释。全局解释是指对整个模型的行为进行解释，而...

线性模型的推广与应用线性模型是统计学和机器学习中最基础也是最广泛应用的模型之一。然而，线性模型本身的限制性质，使得其在处理复杂问题时存在很大的局限性。为了克服这些局限性，人们发明了各种各样的线性模型的拓展版。本文将介绍线性模型的推广与应用的相关内容。一、广义线性模型广义线性模型（GLM）是对线性模型的一种推广，其基本形式为：$$ g(E(Y|X)) = \eta = X\beta $$其中，$g$...