Porovnanie stratégií trénovania modelu XGboost: Train-test split a k-fold cross validácia

Spoľahlivé modelovanie je kľúčovým prvkom riadenia rizík v poisťovniach, a to najmä v kontexte plnenia regulačných rámcov, ako je Solvency II. V aktuárskej praxi sa čoraz častejšie využívajú moderné metódy strojového učenia, ktoré dokážu zachytiť komplexné vzťahy medzi rizikovými faktormi a finančný...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Bednařík, Andrej, 1998-
Other Authors: Mucha, Vladimír, 1976-
Format: Book Chapter
Language:Slovak
Subjects:
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:Spoľahlivé modelovanie je kľúčovým prvkom riadenia rizík v poisťovniach, a to najmä v kontexte plnenia regulačných rámcov, ako je Solvency II. V aktuárskej praxi sa čoraz častejšie využívajú moderné metódy strojového učenia, ktoré dokážu zachytiť komplexné vzťahy medzi rizikovými faktormi a finančnými ukazovateľmi. Tento príspevok porovnáva tri stratégie trénovania regresného modelu XGBoost pri predikcii poistných nákladov: jednoduché rozdelenie dát (80/20), K-fold cross-validáciu bez miešania dáta K-fold cross-validáciu s náhodným miešaním. Zhodnotenie, ako voľba validačnej stratégie ovplyvňuje stabilitu a generalizáciu modelu, a tým aj spoľahlivosť odhadov, ktoré môžu slúžiť ako podklad pre rozhodnutia o tvorbe kapitálu, oceňovaní rezerv či nastavovaní poistného. Výsledky potvrdzujú, že správne zvolená validačná stratégia je nevyhnutná pre minimalizáciu modelového rizika a pre zvýšenie robustnosti prognóz v aktuárskej oblasti.