Gaussian Mixture Regression Model with Sparsity for Clustering of Territory Risk in Auto Insurance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Insurance rating territory design and accurate estimation of territory risk relativities are fundamental aspects of auto insurance rate regulation. It is crucial to develop methodologies that can facilitate the effective design of rating territories and their risk relativities estimate, as they directly impact the rate filing and the decision support of the rate change review process. This article proposes a Gaussian Mixture Regression model clustering approach for territory design. The proposed method incorporates a linear regression model, taking spatial location as model covariates, which helps estimate the cluster mean more accurately. Also, to further enhance the estimation of territory risk relativities, we impose sparsity through sparse matrix decomposition of the membership coefficient matrix obtained from the Gaussian Mixture Regression model. By transitioning from the current hard clustering method to a soft approach, our methodology could improve the evaluation of territory risk for rate-making purposes. Moreover, using non-negative sparse matrix approximation ensures that the estimation of risk relativities for basic rating units remains smooth, effectively eliminating data noise from the territory risk relativity estimate. Overall, our novel methodology aims to significantly enhance the accuracy and reliability of risk analysis in auto insurance. Furthermore, the proposed method exhibits potential for extension to various other domains that involve spatial clustering of data, thereby broadening its applicability and expanding its usefulness beyond auto insurance rate regulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».