【摘 要】
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提出基于C＆R Tree算法的车险理赔风险模型。现有研究方法对变量多、数据类型复杂和数据量大的数据不能准确进行分析,导致对车险客户的理赔风险出现误判,从而不能准确制定车险
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提出基于C＆R Tree算法的车险理赔风险模型。现有研究方法对变量多、数据类型复杂和数据量大的数据不能准确进行分析,导致对车险客户的理赔风险出现误判,从而不能准确制定车险费率,为了解决上述问题,提出C＆R Tree算法。C＆R Tree算法通过检测输入字段,通过度量各个划分产生的异质性的减少程度,找到最佳的一个划分,将C＆R Tree算法应用到车险理赔数据中,实验证明：所得理赔风险模型不依赖于经验知识,其模型易于理解,且具有较高的准确率,能够满足评价的要求。
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