Título :	Effective Statistical Learning Methods for Actuaries II : Tree-Based Methods and Extensions
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Denuit, Michel, Autor ; Hainaut, Donatien, Autor ; Trufin, Julien, Autor
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2020
Número de páginas:	X, 228 p. 68 ilustraciones, 6 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-030-57556-4
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	ciencia actuarial  Redes neuronales (Informática)  Estadísticas  Matemáticas actuariales  Modelos matemáticos de procesos cognitivos y redes neuronales  Estadística en Ingeniería  Física  Informática  Química y Ciencias de la Tierra  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros
Índice Dewey:	368.01
Resumen:	Este libro resume el estado del arte en métodos basados ​​en árboles para seguros: árboles de regresión, bosques aleatorios y métodos de impulso. También exhibe las herramientas que permiten evaluar el rendimiento predictivo de los modelos basados ​​en árboles. Los actuarios necesitan estas herramientas analíticas avanzadas para convertir los enormes conjuntos de datos que ahora tienen a su disposición en oportunidades. La exposición alterna aspectos metodológicos e ilustraciones numéricas o estudios de casos. Todas las ilustraciones numéricas se realizan con el software estadístico R. Los requisitos técnicos previos se mantienen a un nivel razonable para llegar a un amplio público de lectores. En particular, los estudiantes de maestría en ciencias actuariales y los actuarios que deseen actualizar sus habilidades en aprendizaje automático encontrarán útil el libro. Este es el segundo de tres volúmenes titulados Métodos eficaces de aprendizaje estadístico para actuarios. Escrita por actuarios para actuarios, esta serie ofrece una descripción general completa del análisis de datos de seguros con aplicaciones a seguros generales, de vida y de salud.
Nota de contenido:	Chapter 1: Introductio -- Chapter 2 : Performance Evaluation -- Chapter 3 Regression Trees -- Chapter 4 Bagging Trees and Random Forests -- Chapter 5 Boosting Trees -- Chapter 6 Other Measures for Model Comparison.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Effective Statistical Learning Methods for Actuaries II : Tree-Based Methods and Extensions [documento electrónico] / Denuit, Michel, Autor ; Hainaut, Donatien, Autor ; Trufin, Julien, Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2020 . - X, 228 p. 68 ilustraciones, 6 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-57556-4
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	ciencia actuarial  Redes neuronales (Informática)  Estadísticas  Matemáticas actuariales  Modelos matemáticos de procesos cognitivos y redes neuronales  Estadística en Ingeniería  Física  Informática  Química y Ciencias de la Tierra  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros
Índice Dewey:	368.01
Resumen:	Este libro resume el estado del arte en métodos basados ​​en árboles para seguros: árboles de regresión, bosques aleatorios y métodos de impulso. También exhibe las herramientas que permiten evaluar el rendimiento predictivo de los modelos basados ​​en árboles. Los actuarios necesitan estas herramientas analíticas avanzadas para convertir los enormes conjuntos de datos que ahora tienen a su disposición en oportunidades. La exposición alterna aspectos metodológicos e ilustraciones numéricas o estudios de casos. Todas las ilustraciones numéricas se realizan con el software estadístico R. Los requisitos técnicos previos se mantienen a un nivel razonable para llegar a un amplio público de lectores. En particular, los estudiantes de maestría en ciencias actuariales y los actuarios que deseen actualizar sus habilidades en aprendizaje automático encontrarán útil el libro. Este es el segundo de tres volúmenes titulados Métodos eficaces de aprendizaje estadístico para actuarios. Escrita por actuarios para actuarios, esta serie ofrece una descripción general completa del análisis de datos de seguros con aplicaciones a seguros generales, de vida y de salud.
Nota de contenido:	Chapter 1: Introductio -- Chapter 2 : Performance Evaluation -- Chapter 3 Regression Trees -- Chapter 4 Bagging Trees and Random Forests -- Chapter 5 Boosting Trees -- Chapter 6 Other Measures for Model Comparison.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i