CORINE Land Cover

机器学习模型揭示地理数据可改善保险索赔预测

研究人员开发了一种方法，即使在位置数据有限的情况下，也能将地理信息纳入车险索赔预测模型。通过利用来自 OpenStreetMap 和 CORINE Land Cover 的环境数据，以及来自卫星图像的视觉特征，他们提高了区域级索赔频率模型的准确性。研究发现，在 5 公里尺度上结合坐标和环境特征对线性和基于树的模型都最有益，这表明地理背景的表征比模型复杂度更重要。