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健康保险 预测健康保险将涵盖的医疗费用（收费）的项目 链接到数据集（ ） 目的 建立机器学习模型以预测由保险公司支付的费用（作为费用），作为健康保险的保障范围。 评估指标：RSq 该解决方案包含七个线性模型。 发现吸烟者的受益人为保险公司支付了大量医疗费用。 对于吸烟者，BMI与收费量（正）密切相关。 随着BMI的增加，医疗费用也随之增加。 多项式特征和特征相互作用 仅使用原始功能不足以预测收费金额。 结果，年龄和吸烟者=“ Y”以及BMI和吸烟者=“ Y”之间的相互作用。 作为基准，RSq。 对所有七个模型而言，大约是测试集的75％。 功能交互改善了RSq。 （模型解释的方差量）在79-80％之间。作为一种最终技术，添加了年龄和BMI或受益人的二阶多项式作为特征。 这使RSq稍微增加了约0.03％。 其他改善技术 由于数据集很小，因此可以使用诸如决策树和随机森林之类的非线性模型 如果

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