Predicción del costo de las reclamaciones con Machine Learning : (Registro nro. 23065)

000 -CABECERA
Campo de control de longitud fija 02186nmm a2200229 a 4500
008 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
Campo de control de longitud fija 160202e2022 ck ck fq||d| 00| 0 spa d
082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY
Número de clasificación Decimal 006.4
Número de documento (Cutter) C335p
Número de edición DEWEY 23
100 ## - ENCABEZAMIENTO PRINCIPAL--NOMBRE PERSONAL
Nombre de persona Casanova Rincón, Yenny Marcela .
9 (RLIN) 41030
245 13 - TÍTULO PROPIAMENTE DICHO
Título Predicción del costo de las reclamaciones con Machine Learning :
Medio físico [Recurso Electrónico] /
Mención de responsabilidad, etc. Yenny Marcela Casanova Rincón.
260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC (PIE DE IMPRENTA)
Lugar de publicación, distribución, etc. Bogotá (Colombia) :
Nombre del editor, distribuidor, etc. Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito,
Fecha de publicación, distribución, etc. 2022
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 47 paginas.
Otros detalles físicos gráficos.
502 ## - NOTA DE TESIS
Nota de Disertaciones Tesis (Magíster en Ciencias Actuariales)<br/><br/><br/>
520 ## - RESUMEN, ETC.
Nota de sumario, etc. El costo de las reclamaciones futuras constituye un estudio importante para determinar la tasa pura de cualquier cobertura que ofrezca una aseguradora,<br/>para ello se debe analizar el comportamiento de las reclamaciones y determinar<br/>una tendencia específica que se pueda aplicar en el costo del seguro, es por ello<br/>que surge la oportunidad de utilizar modelos predictivos presentes en el Machine<br/>Learning que ayuden a optimizar procesos y tener una noción más amplia de las<br/>reclamaciones. En esta ocasión se aplican diversos modelos de Machine Learning a<br/>una base de datos articial cuyo comportamiento se apoya en siniestros reales asociados a accidentes laborales. Esta base es dividida en muestras de entrenamiento<br/>y validación, con el n de entrenar los modelos sugeridos y validar la capacidad<br/>de predicción aplicando medidas a diferentes escenarios de manipulación de datos. Dentro de los resultados obtenidos se encuentra que el análisis descriptivo de<br/>datos da un buen indicio de la relación presente entre las características de las<br/>reclamaciones y el costo de la reclamación, el costo de las reclamaciones puede<br/>variar ampliamente dependiendo del modelo predictivo que se aplique y los niveles<br/>de ajuste varían de acuerdo al manejo que se realice en la base de datos.
650 #0 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
9 (RLIN) 44381
Nombre de materia o nombre geográfico como elemento de entrada MACHINE LEARNING
650 #0 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Nombre de materia o nombre geográfico como elemento de entrada ANÁLISIS DE DATOS
9 (RLIN) 16621
650 #0 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Nombre de materia o nombre geográfico como elemento de entrada MODELOS DE REGRESIÓN
9 (RLIN) 67006
650 #0 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Nombre de materia o nombre geográfico como elemento de entrada TESIS DE GRADO
9 (RLIN) 43245
700 ## - ENCABEZAMIENTO SECUNDARIO--NOMBRE PERSONAL
Nombre de persona Lozano Murcia, Catalina
9 (RLIN) 44753
Término relacionador director.
856 ## - ACCESO ELECTRÓNICO
Identificador uniforme del recurso URI https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/2086
942 ## - ELEMENTOS KOHA
Fuente de clasificación o esquema de ordenación en estanterías
Koha tipo de item TRABAJOS DE GRADO
Existencias
Disponibilidad Mostrar en OPAC Fuente de clasificación o esquema Tipo de Descarte Estado Formato de Material Localización permanente Localización actual Colección Fecha adquisición Proveedor Forma de Adq Precio normal de compra Datos del ítem (Volumen, Tomo) Préstamos totales Signatura completa Código de barras Fecha última consulta Número de ejemplar Propiedades de Préstamo KOHA Programa Académico
        Préstamo Normal Digital Biblioteca Jorge Álvarez Lleras Biblioteca Jorge Álvarez Lleras Fondo general 2022-06-28 Maestría en Ciencias Actuariales Donación 0.00 Ej.1   006.4 C335p D002141 2022-06-28 1 TRABAJOS DE GRADO Maestría en Ciencias Actuariales