Розроблення інформаційної системи медичного страхування пацієнтів
Ключові слова:
медичне страхування, машинне навчання, Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn
Анотація
В даній роботі використано мову програмування Python та ряд бібліотек, таких як Pandas, Seaborn та Scikit-Learn для аналізу та моделювання даних щодо медичного страхування. Робота містить в себе імпорт та обробку даних, візуалізацію розподілу ознак, побудову графіків впливу різних факторів на вартість страхування, а також створення та оцінку моделі лінійної регресії для передбачення медичних витрат. Проведено широкий аналіз залежності між різними ознаками та вартістю страхування, що дає змогу краще розуміти фактори, які впливають на ціни медичного страхування.
Посилання
[1] Hanafy, M., & Mahmoud, O.M. (2021). Predict Health Insurance Cost by Using Machine Learning and DNN Regression Models. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, 10, 137–143.
[2] Bhardwaj, N., & Anand, R. (2020). Health Insurance Amount Prediction. International Journal of Engineering Research, 9, 1008–1011.
[3] Goundar, S., Prakash, S., Sadal, P., & Bhardwaj, A. (2020). Health Insurance Claim Prediction Using Artificial Neural Networks. International Journal of\ System Dynamics and Applications, 9, 40–57.
[2] Bhardwaj, N., & Anand, R. (2020). Health Insurance Amount Prediction. International Journal of Engineering Research, 9, 1008–1011.
[3] Goundar, S., Prakash, S., Sadal, P., & Bhardwaj, A. (2020). Health Insurance Claim Prediction Using Artificial Neural Networks. International Journal of\ System Dynamics and Applications, 9, 40–57.
Опубліковано
2025-11-13
Як цитувати
Кицара, С., & Пірко, І. (2025). Розроблення інформаційної системи медичного страхування пацієнтів. Комп’ютерне моделювання та інформаційні технології. вилучено із https://conf.nltu.edu.ua/index.php/conf1/article/view/328
Розділ
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
