个人医疗开支预测项目

项目背景

随着医疗成本的持续上涨，个人医疗开支成为一个重要议题。理解影响医疗费用的多种因素对于医疗保险公司、政府机构以及个人都至关重要。利用数据分析和机器学习技术，我们能够更好地预测和管理个人医疗费用。

项目目标

本项目的主要目标是开发一个能够准确预测个人医疗费用的模型。通过分析影响医疗费用的各种因素，如年龄、性别、BMI、吸烟状态、居住地区等，我们希望提供给保险公司和政策制定者更深入的见解，以便他们制定更有效的策略和计划。

项目应用

• 保险定价: 帮助保险公司基于客户的个人健康数据定制保险费率。
• 政策制定: 为政府和医疗机构提供数据支持，以便制定更有效的医疗保健政策。
• 个人医疗规划: 辅助个人基于他们的健康状况和生活方式来规划未来的医疗费用。

数据集（描述到特征）

数据集包含以下特征：

• 年龄(age): 主要受益人的年龄。
• 性别(sex): 保险合同者的性别，包括女性和男性。
• BMI(bmi): 身体质量指数，衡量体重与身高的关系，理想范围是18.5至24.9。
• 子女数量(children): 受健康保险覆盖的子女数量。
• 吸烟状况(smoker): 是否吸烟。
• 居住地区(region): 受益人在美国的居住地区，包括东北部、东南部、西南部和西北部。
• 医疗费用(charges): 由健康保险账单的个人医疗费用。

模型和依赖库

项目中使用了多种模型和依赖库：

• 模型:
  1. 线性回归模型(Linear Regression Model)
  2. 随机森林回归模型(Random Forest Regression Model)
  3. 带有GridSearchCV的支持向量回归模型(Support Vector Regression Model with GridSearchCV)
  4. 梯度提升模型(GradientBoost Model)
  5. 简单的密集神经网络(Simple Dense Neural Network)
• 依赖库:
  • 数据预处理和探索性数据分析: pandas、seaborn、matplotlib、numpy
  • 模型训练: sklearn.linear_model、sklearn.tree、sklearn.ensemble、sklearn.svm、sklearn.model_selection、tensorflow

代码实现

代码与数据集下载