汽车保险理赔预测数据集-HackerEarth竞赛-车辆数据-hotsonhonet
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车保险，理赔预测，机器学习，图像识别，车辆数据，保险公司，回归分析，竞赛数据
数据概述：
本数据集是HackerEarth竞赛“Fast, Furious and Insured Challenge”所使用的数据集，旨在用于汽车保险理赔金额和车辆状况的预测。 数据集包含车辆图像及其对应的保险信息，主要用于机器学习模型的构建和评估。
数据集包含以下组成部分：
trainImages文件夹：包含1399张训练图像，用于训练模型。
testImages文件夹：包含600张测试图像，用于评估模型性能。
train.csv：包含1399行数据，每行代表一个车辆的详细信息，共8个字段：
Image Path：图像文件名。
Insurance_company：保险公司名称（部分值被掩盖）。
Cost of Vehicles：车辆成本。
Min Converage：保险公司提供的最低保额。
Expiry Date：保险到期日期。
Max Coverage：保险公司提供的最高保额。
Condition：车辆状况（目标变量之一，表示车辆是否受损）。
Amount：保险理赔金额（目标变量之一）。
test.csv：包含600行数据，每行代表一个车辆的详细信息，共6个字段：
Image Path：图像文件名。
Insurance_company：保险公司名称（部分值被掩盖）。
Cost of Vehicles：车辆成本。
Min Converage：保险公司提供的最低保额。
Expiry Date：保险到期日期。
Max Coverage：保险公司提供的最高保额。
sample_submission.csv：提供提交结果的格式示例。
数据用途概述：
该数据集主要用于构建机器学习模型，预测汽车保险理赔金额和车辆状况。 具体应用场景包括：
保险公司理赔预测：基于车辆图像和保险信息，预测理赔金额，辅助保险公司进行理赔决策。
车辆风险评估：根据车辆状况和保险信息，评估车辆的风险等级。
机器学习模型训练：提供训练数据，用于训练和评估各种机器学习模型，例如图像识别模型、回归模型等。
竞赛实践：作为HackerEarth竞赛的数据集，供参赛者进行模型构建和性能评估，促进机器学习技能的提升。
