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
2023-02-21 23:29:27
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本研究采用实证分析，使用2000年和2011年中国健康与营养调查（CHNS）纵向调查数据和差异差异（DID），调查了新合作医疗计划（NCMS）对中国农村地区卫生服务利用的影响。分析方法。 主要结论如下。 首先，个人特征因素，促成因素，医疗保健需求因素和生活方式因素影响医疗服务的利用，这与安德森模型一致。 其次，当基于安德森模型控制这些因素时，结果表明新农合不影响个体生病时的卫生服务利用率（门诊，住院和医疗检查）。 第三，考虑卫生保健需求和供给的差异，我们还利用子样本进行了分析，以进行稳健性检查。 结果表明，按年龄组（16-49岁年龄组和50岁以上年龄组），收入组（高，中和低收入组），NCMS入组与未入组的医疗服务利用率在统计学上没有差异收入组）和区域组（东部，西部和中部地区）。 因此，可以说，新农合既没有提高患者的医疗服务利用率，也没有提高中国农村居民的预防保健水平。
2022-11-24 20:19:04
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