XGBoost算法应用于车辆保险购买预测的研究

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摘  要：车辆保险的购买意向预测是一个二分类预测问题，可分为有意向购买和无意向购买，使用XGBoost算法和Logistic Regression算法对车辆保险数据集进行模型构建和分类预测。该研究首先对原始数据集进行数据预处理，然后使用网格搜索法，采取五折交叉验证来对模型进行超参数优化并构建预测模型，最后选择ROC曲线和AUC值作为预测模型的评价指标对模型的泛化能力进行性能评估，结果表明XGBoost算法具有最好的预测效果。（剩余7033字）

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