Zinātniskās darbības atbalsta sistēma
Latviešu English

Publikācija: Adaptive Regression and Classification Models with Applications in Insurance

Publikācijas veids Publikācija RTU zinātniskajā žurnālā
Pamatdarbībai piesaistītais finansējums Nav zināms
Aizstāvēšana: ,
Publikācijas valoda English (en)
Nosaukums oriģinālvalodā Adaptive Regression and Classification Models with Applications in Insurance
Pētniecības nozare 2. Inženierzinātnes un tehnoloģijas
Pētniecības apakšnozare 2.2. Elektrotehnika, elektronika, informācijas un komunikāciju tehnoloģijas
Autori Gints Jēkabsons
Marina Uhanova
Atslēgas vārdi Classification, insurance, prediction, regression
Anotācija Nowadays, in the insurance industry the use of predictive modeling by means of regression and classification techniques is becoming increasingly important and popular. The success of an insurance company largely depends on the ability to perform such tasks as credibility estimation, determination of insurance premiums, estimation of probability of claim, detecting insurance fraud, managing insurance risk. This paper discusses regression and classification modeling for such types of prediction problems using the method of Adaptive Basis Function Construction.
DOI: 10.2478/acs-2014-0004
Atsauce Jēkabsons, G., Uhanova, M. Adaptive Regression and Classification Models with Applications in Insurance. Applied Computer Systems. Nr.15, 2014, 28.-31.lpp. ISSN 2255-8683. e-ISSN 2255-8691. Pieejams: doi:10.2478/acs-2014-0004
Pilnais teksts Pilnais teksts
ID 18613