基于XGBoost集成模型的社会基本医疗保险参保人欺诈风险预测研究.pdf

"基于XGBoost集成模型的社会基本医疗保险参保人欺诈风险预测研究" 本研究旨在通过建立基于EasyEnsemble方法的XGBoost集成模型对社会基本医疗保险参保人进行欺诈风险预测，以有效控制医疗保险欺诈行为，节约医保费用，并为审核专家的后续处理提供科学的决策支持。 知识点1：社会基本医疗保险欺诈风险预测的重要性 医疗保险欺诈是指个人或组织故意欺骗或歪曲事实以使其本人或组织获得不法医疗保险资金的行为，这种行为会对医疗保险基金安全构成巨大威胁。因此，科学高效地预测欺诈风险对于反欺诈工作的展开具有重要意义。 知识点2：数据挖掘方法在医疗健康领域的应用 随着大数据技术的发展，数据挖掘方法因其从海量数据中高效提取有价值信息的优势，逐渐被应用到疾病诊断、欺诈和异常检测等医疗卫生领域。国内外许多学者已采用决策树、神经网络和贝叶斯等数据挖掘的方法来构建预测模型。 知识点3：XGBoost算法的优点 XGBoost算法通过集成多棵决策树并使用梯度提升方法进行了改进，其运算速度快、预测准确且不易过拟合。因此，XGBoost算法非常适合欺诈风险预测任务。 知识点4：EasyEnsemble方法的应用 由于欺诈数据与正常数据比例通常差距较大，因此需借鉴EasyEnsemble方法利用集成学习机制进行数据平衡处理。EasyEnsemble方法可以确保模型的泛化能力和鲁棒性。 知识点5：数据预处理的重要性 数据预处理是模型建立的关键步骤，本研究中对数据进行了剔除无效变量、缺失值填充、数据整合等预处理，以确保数据的完整性和一致性。 知识点6：特征工程的重要性 特征工程是模型建立的核心步骤，本研究中构造基于不同维度下诊疗费用或项目数量的总和、均值等统计量的特征变量，并进行标准化处理，得到827个特征变量。 知识点7：模型评估指标的选择 本研究中选择了准确性(accuracy, ACC)和平衡预测值(balance predictive value, BPV)作为模型评估指标，以评估模型的预测性能。 知识点8：Python语言在数据分析和模型建立中的应用 本研究中使用Python 3.6.1作为统计分析的工具，使用了 numpy、pandas、sklearn.model_selection和imblearn.ensemble等模块进行数据处理和模型建立。