Effective Statistical Learning Methods for Actuaries II : Tree-Based Methods and Extensions (Springer Actuarial Lecture Notes) / Denuit, Michel/ Hainaut, Donatien/ Trufin, Julien

保険数理のための効果的な統計的学習法入門２：ツリーベース法と拡張<br>Effective Statistical Learning Methods for Actuaries II : Tree-Based Methods and Extensions (Springer Actuarial Lecture Notes)

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保険数理のための効果的な統計的学習法入門２：ツリーベース法と拡張
Effective Statistical Learning Methods for Actuaries II : Tree-Based Methods and Extensions (Springer Actuarial Lecture Notes)

Denuit, Michel/ Hainaut, Donatien/ Trufin, Julien

ウェブストア価格 ¥11,535（本体¥10,487）
Springer Nature Switzerland AG（2020/11発売）
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 228 p.
言語 ENG
商品コード 9783030575557
DDC分類 368

Full Description

This book summarizes the state of the art in tree-based methods for insurance: regression trees, random forests and boosting methods. It also exhibits the tools which make it possible to assess the predictive performance of tree-based models. Actuaries need these advanced analytical tools to turn the massive data sets now at their disposal into opportunities.

The exposition alternates between methodological aspects and numerical illustrations or case studies. All numerical illustrations are performed with the R statistical software. The technical prerequisites are kept at a reasonable level in order to reach a broad readership. In particular, master's students in actuarial sciences and actuaries wishing to update their skills in machine learning will find the book useful.

This is the second of three volumes entitled Effective Statistical Learning Methods for Actuaries. Written by actuaries for actuaries, this series offers a comprehensive overview of insurancedata analytics with applications to P&C, life and health insurance.

Chapter 1: Introductio.- Chapter 2 : Performance Evaluation.- Chapter 3 Regression Trees.- Chapter 4 Bagging Trees and Random Forests.- Chapter 5 Boosting Trees.- Chapter 6 Other Measures for Model Comparison.