基于XGBoost-LightGBM的保险理赔预测研究

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摘  要： 为提高保险公司对保险理赔的预测精度，提出一种基于多模型融合的XGBoost-LightGBM预测方法。构建XGBoost模型与LightGBM模型，使用Optuna框架对模型参数进行优化，结合MAPE-RW（Mean Absolute Error-reciprocalweight）算法确定融合权重，将两个模型的预测结果加权结合作为最终组合模型的预测结果。（剩余7506字）

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