Effective Statistical Learning Methods for Actuaries II

Langue : anglais

Edité par Springer Nature Switzerland AG, CH, 2020

3030575551 / 9783030575557

Série : Livre 8 sur 9 - Springer Actuarial

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This book summarizes the state of the art in tree-based methods for insurance: regression trees, random forests and boosting methods. It also exhibits the tools which make it possible to assess the predictive performance of tree-based models. Actuaries need these advanced analytical tools to turn the massive data sets now at their disposal into opportunities.The exposition alternates between methodological aspects and numerical illustrations or case studies. All numerical illustrations are performed with the R statistical software. The technical prerequisites are kept at a reasonable level in order to reach a broad readership. In particular, master's students in actuarial sciences and actuaries wishing to update their skills in machine learning will find the book useful.This is the second of three volumes entitled Effective Statistical Learning Methods for Actuaries. Written by actuaries for actuaries, this series offers a comprehensive overview of insurancedata analytics with applications to PandC, life and health insurance.…

N° de réf. du vendeur LU-9783030575557

Titre
Effective Statistical Learning Methods for Actuaries II
Auteur
Michel Denuit, Donatien Hainaut, Julien Trufin
Éditeur
Springer Nature Switzerland AG, CH
Année de publication
2020
État de l'article
New
Reliure
Paperback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3030575551
ISBN à 13 chiffres
9783030575557
Édition
1st ed. 2020.
Série
Livre 8 sur 9: Springer Actuarial

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