保险购买预测模型的开发与优化
如何开发一个保险购买预测模型，并通过数据清洗、EDA、特征选择、算法选择和超参数调整来优化模型的准确度。最终选取了表现最好的模型，得分为85%。我们使用了一个包含381109个数据点的数据集，并分析了与车辆保险相关的人口统计信息、车辆信息和保单信息。通过该模型的预测，公司可以制定相应的沟通策略来接触潜在客户并优化业务模型和收入。
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