一篇新论文提出将链梯法（一种在精算科学中使用的统计技术）视为一个监督学习问题。这种方法将模式调整重构为机器学习目标函数中的惩罚项和超参数。所提出的方法允许通过衰减和幂参数进行广义数据加权，并通过参考惩罚项和Whittaker-Henderson平滑来结合基准塑造和平滑性。所得目标函数是严格凸的，可以通过线性系统进行最小化，每个超参数都提供了对经验或未来变化的解释性调整。建议使用训练循环和在留出数据上的准备金验证分数来设置经验调整，并通过一个实例演示了使用Schedule P数据的流程。 AI
影响 为精算分析引入了一个新颖的机器学习框架，有可能提高金融风险评估中的预测准确性和可解释性。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
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