20.500.12556/RUL-152316 Strojno učenje za aktuarsko modeliranje zdravstvenega zavarovanja magistrsko delo Machine learning for health insurance actuarial modeling V magistrski nalogi se ukvarjam z aktuarskim modeliranjem dopolnilnega zdravstvenega zavarovanja v Sloveniji. Želim narediti model, ki napoveduje verjetnost smrti za posameznega zavarovanca. Smrtnost napovedujem na podatkih zavarovancev dopolnilnega zavarovanja in njihovih škodah v sodelovanju z Zdravstveno zavarovalnico Triglav, za kar uporabim metodo strojnega učenja naključni gozdovi. Naučeni modeli imajo majhno napovedno napako, ampak pravilno napovedo smrtne primere s samo 60-% gotovostjo. In my work I focus on health insurance actuarial modeling in Slovenia. I aim to create a model for forecasting mortality rates of insured individuals. I forecast mortality from personal and claim data of the insured in collaboration with a health insurance company Triglav. For this purpose, the random forest machine learning method is used. My final models have a small prediction error, however, they only correctly predict up to 60% of fatalities. klasifikacija strojno učenje naključni gozd aktuarsko modeliranje smrtnost classification machine learning random forest actuarial modeling death rate true false false Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2023-11-19 08:15:05 2023-11-19 08:15:09 2024-05-29 09:49:56 0000-00-00 00:00:00 2023 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 519.2 139570 172481283 11937.pdf 11937.pdf 1 70167CDEC85CC747E641CF32001C26C0 d51955f0af2c9eabe3e00a9eaaa1f391eaebd69c0b7eb735b2aeb225f580af8f 5f60fa2a-86ab-11ee-8fbe-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=177755 Fakulteta za matematiko in fiziko 0 0 0