保险索赔预测数据集-2021年9月TabularPlaygroundSeries竞赛
数据来源：互联网公开数据
标签：保险,索赔,预测,机器学习,竞赛,表格数据,匿名特征,CTGAN,二元分类
数据概述：
本数据集源于Kaggle平台2021年9月举办的Tabular Playground Series竞赛，用于预测保险索赔。数据集是合成的，基于真实数据集，并使用CTGAN生成。原始数据集涉及预测保险单是否会提出索赔。尽管特征经过匿名处理，但它们具有与现实世界特征相关的属性。
数据包含了用于预测客户是否会提出保险索赔的匿名特征。目标变量是二元值，表示是否提出索赔。预测结果的范围是0.0到1.0，代表索赔的概率。数据集中的特征经过匿名化处理，可能包含缺失值。
数据用途概述：
该数据集适用于机器学习模型的训练和评估，特别是二元分类问题。研究人员可以使用此数据进行模型构建，探索特征工程，优化预测性能。该数据集也适合于教学和研究，用于演示和实践表格数据的处理、特征分析、模型选择和超参数调优等流程。此外，该数据集可用于探索生成对抗网络（GAN）在生成合成数据集中的应用。
