نموذج التنبؤ بتكلفة التأمين الطبي

قمت بتطوير نموذج تعلم آلة (Machine Learning) قادر على التنبؤ بتكلفة التأمين الطبي للأفراد بناءً على عاداتهم الصحية والبيانات الديموغرافية.

يعتمد المشروع على تحليل مجموعة من العوامل المؤثرة مثل:

• العمر

• مؤشر كتلة الجسم (BMI)

• حالة التدخين

• عدد الأبناء

• الجنس

• المنطقة الجغرافية

منهجية العمل:

إجراء تحليل استكشافي للبيانات (EDA) لفهم العلاقات بين المتغيرات

معالجة البيانات وتنظيفها وتجهيزها للنموذج

تجربة أكثر من خوارزمية لاختيار الأفضل أداءً

تحسين النموذج (Hyperparameter Tuning) للوصول لأفضل النتائج

النتائج:

حقق النموذج دقة عالية بمعامل تحديد (R²) بلغ 87%

نسبة الخطأ تراوحت بين 8% إلى 15% مما يدل على كفاءة النموذج في التنبؤ

الهدف من المشروع:

مساعدة شركات التأمين أو الجهات الصحية على تقدير تكلفة التأمين بشكل أدق، مما يسهم في تحسين اتخاذ القرار وتقليل المخاطر.