XGBoost算法应用于车辆保险购买预测的研究

摘要

车辆保险的购买意向预测是一个二分类预测问题,可分为有意向购买和无意向购买,使用XGBoost算法和Logistic Regression算法对车辆保险数据集进行模型构建和分类预测。该研究首先对原始数据集进行数据预处理,然后使用网格搜索法,采取五折交叉验证来对模型进行超参数优化并构建预测模型,最后选择ROC曲线和AUC值作为预测模型的评价指标对模型的泛化能力进行性能评估,结果表明XGBoost算法具有最好的预测效果。