机器学习-医疗保险花费问题（csdn）————程序.pdf

在机器学习领域，我们经常面临各种复杂的问题，如医疗保险花费预测。在这个案例中，我们将探讨如何运用机器学习方法解决一个具体的问题：预测医疗保险个人医疗花费。这个问题来自于一个名为"insurance.csv"的数据集，包含了1338名患者的个人信息，如年龄、性别、身体质量指数（BMI）、家庭中有多少孩子、是否吸烟、居住地区等，以及他们的医保花费。 对于数据预处理，我们需要处理分类变量，如性别(sex)、吸烟状况(smoker)和居住区域(region)。这些变量是非数值型的，因此采用了热编码（one-hot encoding）技术，将它们转换为二进制形式，生成了8个新列，每个类别对应一列。这样做的目的是使得算法能够理解和处理这些非数值型特征。 接着，我们把数据集分割成训练集和测试集，比例为8:2，随机种子设置为202106。训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型的性能。我们分别存储了特征（X）和目标变量（Y），即医保个人医疗花费。 在此案例中，我们选择使用逻辑回归（Logistic Regression）模型进行回归分析。然而，逻辑回归通常用于二分类问题，而本问题是一个连续数值预测问题。尽管如此，我们还是可以尝试应用它来观察效果。模型训练后，我们计算了均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）来评估模型的预测性能。结果显示MSE和RMSE的值都非常大，这表明模型的预测精度较低。 为了进一步理解问题，我们查看了花费变量的分布，通过绘制箱线图发现数据存在严重的偏斜和异常值。统计了花费的中位数、四分位数、四分位距以及最小值和最大值，揭示了数据的分布特性，尤其是巨大的四分位距，表明数据集中存在显著的变异和离群值。 在这种情况下，模型表现不佳可能是因为离群值的存在以及逻辑回归不适用于连续数值预测。解决这些问题的方法可能包括： 1. 数据清洗：检查并处理异常值，可能需要将它们删除或用其他方法进行填充。 2. 特征工程：探索其他特征或者对现有特征进行变换，如对数转换，以改善数据分布。 3. 更换模型：尝试更适合连续数值预测的模型，如线性回归、决策树、随机森林或支持向量机等。 4. 正则化：对于逻辑回归，可能需要添加正则化项来减少过拟合。 通过调整这些方面，我们可以期望提高模型的预测准确性和稳定性。在实际应用中，理解数据的特性并选择合适的模型是关键步骤，以确保预测结果的可靠性和有效性。