[2024.11-KAICTS] Optimizing Healthcare premiums Prediction Using Machine Learning Models with Synthetic Data
2024 한국인공지능융합기술학회 춘계학술대회에 참여하여 논문을 제출하였습니다.
본 논문은 다양한 머신러닝 알고리즘을 적용하여 건강 보험료 예측의 정확성을 향상시키는 것을 목표로 하여 데이터 상관관계 분석을 통해 주요 특성들을 합성하였고, 새로운 변수를 생성하고 하이퍼파라미터를 최적화하는 Optuna를 활용함으로써 보다 정교하고 신뢰할 수 있는 예측 결과를 도출하였다. 수행 결과 합성 데이터를 추가한 Random Forest 모델에서 최고의 성능을 나타냈으며, 향후 연구에서는 보다 다양한 변수와 데이터세트를 포함하여 예측 모델의 성능을 추가적으로 개선할 수 있는 가능성을 제시한다.
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