医疗保险费用预测器

Python

医疗保险费用预测器该项目预测个人的医疗保险费用。该模型通过考虑人的年龄，性别，bmi，孩子的数量以及个人是否吸烟来预测成本。为什么使用此数据集？我选择此数据集是因为预测个人的医疗保险费用将帮助保险公司选择价格，银行相应地发放贷款，并且，个人将了解有关保险费用和计划其财务状况的费用因此。使用的算法线性回归已用于训练模型。 80％的数据集已用于训练数据集，而20％的数据已用于测试。绘制数据后，可以看到该图是一条直线。因此，已使用线性回归。该模型的方差得分约为0.80。如果模型的方差得分大于0.60，则认为它是一个好的模型。使用的Python库熊猫-用于查看和处理数据 matplotlib-用于绘制数据 numpy-将数据分为两部分，一部分进行训练，另一部分进行测试 sklearn-用于应用线性回归和训练模型 tkinter-制作GUI 数据集来源该数据集取自ka

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