医疗保费预测：机器学习与深度学习在保险定价中的应用

本文介绍MSK-237在GitHub发布的医疗保费预测项目，通过机器学习（线性回归、随机森林、SVR、XGBoost）与深度学习（MLP）技术，实现从数据预处理到Streamlit交互式部署的全流程，旨在解决传统保费定价难以精准捕捉个体风险差异的问题，为保险定价提供数据驱动方案。

医疗保费定价是保险行业核心问题，传统依赖精算师经验法则，难以精准捕捉个体风险差异。本项目通过整合机器学习与深度学习技术，从年龄、性别、BMI等多维度建立预测模型，帮助保险公司优化风险评估，为消费者提供透明定价依据。

使用经典医疗保费数据集，含年龄、性别、BMI、子女数量、吸烟状况、地区等特征。特征工程阶段采用独热编码处理分类变量，数值特征标准化，确保模型有效学习数据模式。

机器学习模型

• 线性回归：基准模型，假设线性关系，可解释性强
• 随机森林：集成决策树，降低过拟合，捕捉非线性交互
• SVR：核函数映射高维空间，优化参数处理复杂关系
• XGBoost：梯度提升算法，迭代优化残差，支持特征重要性分析

深度学习模型

• 架构：多层感知机（MLP），输入层+2隐藏层（ReLU激活）+输出层（线性激活）
• 训练策略：MSE损失函数、Adam优化器（学习率0.001）、批量32、200轮+早停
• 正则化：Dropout（0.3）+L2正则化提升泛化能力

评估指标为R²、MSE、MAE。结果：XGBoost（R²=0.88）最佳，随机森林（0.86）次之，神经网络（0.85）接近树模型，线性回归（0.78）为基准。特征重要性：吸烟状况最关键，其次是年龄和BMI。

用户界面设计

通过Streamlit侧边栏输入个人信息（年龄、性别、BMI等），实时显示预测结果及特征敏感度分析。

部署流程

1. 安装依赖：pip install -r requirements.txt
2. 启动应用：streamlit run app.py
3. 访问本地地址使用，非技术人员可轻松体验。

应用价值

• 风险细分：精准识别高低风险客户
• 定价公平：减少主观偏差
• 客户体验：提升定价透明度信任

未来改进

• 引入更多特征（既往病史、职业风险）
• 尝试先进模型（TabNet等表格深度学习模型）
• 探索联邦学习实现隐私保护下多机构数据协作