第1章 绪 论

1.1 课题背景及研究目的

随着人们对健康的重视和医疗技术的进步，医疗费用呈现不断增长的趋势。这给保险公司带来了巨大的挑战，如何准确预测医疗保险费用，以便更好地管理风险和制定合理的保费策略，成为了保险公司关注的焦点。

本课题旨在应对这一挑战，通过深入分析医疗保险数据，挖掘其中的关键因素和潜在规律。我们将运用大数据分析技术，构建一个有效的预测模型，该模型能够准确地预测医疗保险费用，为保险公司提供可靠的决策依据。

通过构建这样的预测模型，保险公司可以更好地评估风险，合理制定保费，确保公司的稳健运营。同时，也能为投保人提供更加公平和合理的保险服务，促进医疗保险市场的健康发展。这对于提高整个社会的医疗保障水平，具有重要的现实意义。

   

1.2 课题研究内容

本课题的研究内容主要包括以下几个方面：

首先，对医疗保险数据进行全面的统计分析和可视化展示。通过运用各种数据分析方法，深入探究数据的分布特征，如年龄、性别、BMI、吸烟状态等因素在数据中的分布情况。同时，分析这些因素之间的相关性，以揭示潜在的关联模式。借助可视化工具，将数据以直观的图表形式呈现，使数据的特点和关系更加清晰易懂。

其次，进行细致的数据预处理工作。这包括数据清洗，去除噪声和异常数据，确保数据的质量和准确性。此外，还进行特征工程，提取和选择对模型预测有重要影响的特征，为模型训练提供有效的输入。

接着，构建线性回归模型来对医疗保险费用进行预测。通过对数据的学习和训练，使模型能够捕捉到数据中的规律和趋势，从而实现对未来医疗费用的准确预测。

然后，对模型进行严格的评估和优化。采用多种评估指标，如均方误差、平均绝对误差等，来衡量模型的性能，并根据评估结果对模型进行调整和改进，以提高模型的准确性和可靠性。

最后，深入探讨模型的应用场景和实际意义。结合保险公司的业务需求，分析模型在风险评估、保费制定等方面的应用价值，为保险公司提供科学的决策支持，帮助其更好地管理风险和制定合理的经营策略。

图1_1 系统总体功能图

第2章 课题概要及算法原理

2.1 课题概要

本课题的整体研究思路是通过对医疗保险数据的深入分析，挖掘出影响医疗费用的关键因素，并构建精准的预测模型。研究流程涵盖了多个重要步骤，旨在全面、系统地解决问题。首先是数据加载，从数据源中获取医疗保险数据，并将其导入到分析环境中。接着进行数据探索，对数据进行初步的观察和分析，了解数据的基本特征、分布情况以及可能存在的问题。然后是数据预处理，这一步包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理以及特征工程等，旨在提高数据质量，为后续的模型训练做好准备。之后是模型训练，选择合适的模型算法，并使用预处理后的数据进行训练，以学习数据中的模式和规律。再然后是模型评估，使用各种评估指标对训练好的模型进行评估，以确定模型的性能和准确性。最后是模型应用，将评估合格的模型应用到实际场景中，为相关决策提供支持。具体流程如图 2.1 所示。

图2.1 课题研究整体框图

2.2 数据说明

本课题使用的数据集为“insurance.csv”，数据来源于可靠的医疗保险机构或相关数据库。该数据集包含了以下字段：

表2.1 数据变量说明表

编号	变量名	详细说明	变量类型	备注
1	age	投保人的年龄	定量	年龄的大小可能会对医疗费用产生影响
2	sex	投保人的性别	定性
3	bmi	投保人的体重指数	定量
4	children	投保人的子女数量	定量
5	smoker	投保人是否吸烟	定性	吸烟状态可能与医疗费用密切相关
6	region	投保人所在地区	定性
7	charges	医疗费用	定量	本课题的目标变量

2.3 关键技术

本课题使用了以下关键技术和工具库：

Python：作为主要的编程语言，Python具有强大的功能和丰富的库，在数据处理、分析和建模方面发挥着核心作用。它提供了简洁而高效的语法，使得开发者能够快速实现各种算法和逻辑。同时，Python拥有活跃的社区和丰富的资源，为解决各种问题提供了便利。

pandas：pandas是一个强大的数据分析库，专门用于数据读取、清洗和处理。它提供了高效的数据结构，如DataFrame和Series，能够方便地对数据进行操作和整理。通过pandas，可以轻松地进行数据的读取、过滤、合并、转换等操作，为后续的分析和建模提供了干净和准确的数据基础。

matplotlib和seaborn：这两个库主要用于数据可视化。matplotlib是Python中最基础的可视化库，提供了广泛的绘图功能，可以创建各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图等。seaborn则是在matplotlib的基础上进行了更高层次的封装，提供了更美观和简洁的绘图接口，能够快速实现复杂的数据可视化效果。通过数据可视化，可以更直观地展示数据的分布、趋势和关系，帮助我们更好地理解数据。

scikit - learn：scikit - learn是一个广泛应用于机器学习的库，提供了丰富的模型训练和评估工具。我们使用了其中的train_test_split函数来划分训练集和测试集，确保模型的训练和评估具有可靠性。LinearRegression用于构建线性回归模型，对医疗保险费用进行预测。mean_absolute_error、mean_squared_error和r2_score等函数则用于评估模型的性能，通过这些指标可以衡量模型的准确性和可靠性，为模型的优化提供依据。

图 2-2 系统技术流程图

第3章 数据分析

3.1 数据统计分析

对原始数据进行说明，通过print(df.head())显示数据集的前几行，了解数据的基本格式和内容。通过print(df.describe())对每个字段的类型进行探索，获取数据的基本统计信息，如均值、标准差、最小值、最大值等，以评估数据的分布情况和异常值。通过print(df.info())对数据质量进行评价，检查数据是否存在缺失值、数据类型是否正确等。

统计分析的核心函数包括pandas库中的describe()函数，用于获取数据的统计描述。函数的核心参数包括percentiles，可用于指定计算分位数的列表。参数解释和参数设置说明：percentiles参数默认值为[.25,.5,.75]，表示计算25%、50%、75%分位数。

3.2 可视化分析

对数据进行多角度的可视化分析，使用seaborn库和matplotlib库进行绘图。

1. 年龄分布：使用sns.histplot(df['age'], bins=30, kde=True)绘制直方图，展示年龄的分布情况。原理是通过统计不同年龄段的频数，直观呈现数据的分布特征。作用是帮助我们了解投保人的年龄分布情况，是否存在集中趋势或异常值。函数说明：bins=30表示将年龄分为30个区间，kde=True表示绘制核密度估计曲线，用于平滑地展示数据的分布形状。
2. BMI分布：与年龄分布类似，绘制BMI的直方图和核密度估计曲线，以了解BMI的分布情况。
3. 医疗费用分布：绘制医疗费用的直方图和核密度估计曲线，观察医疗费用的分布特征，是否存在长尾现象或异常值。
4. 按吸烟状态分布的医疗费用：使用sns.boxplot(x='smoker', y='charges', data=df)绘制箱线图，展示吸烟状态与医疗费用的关系。原理是通过箱线图的四分位数和异常值显示，比较不同吸烟状态下医疗费用的分布差异。作用是直观地看出吸烟状态对医疗费用的影响。
5. 按儿童数量分布的医疗费用：绘制箱线图，展示儿童数量与医疗费用的关系。
6. 按地区分布的医疗费用：绘制箱线图，展示地区与医疗费用的关系。

结果截图：

图3-2结果截图

第4章 数据建模

4.1 数据预处理

在数据建模之前，我们需要进行数据预处理，以确保数据的质量和可用性。首先，我们加载了数据集，并对其进行了基本的探索和分析，包括显示数据集的前几行、基本统计信息和信息。然后，我们将类别变量转换为数值变量，以便模型能够更好地处理这些数据。

接下来，我们定义了特征和目标变量。特征变量X是通过删除原始数据集中的目标变量'charges'得到的，目标变量y则是原始数据集中的'charges'。

最后，我们使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集，其中测试集的大小占总数据集的20%，随机种子设置为42。这样做的目的是为了评估模型在新数据上的泛化能力。

以下是相关的核心代码：

# 将类别变量转换为数值变量

df_encoded = pd.get_dummies(df, columns=['sex', 'moker', 'egion'], drop_first=True)

# 显示编码后数据集的前几行

print(df_encoded.head())

# 定义特征和目标变量

X = df_encoded.drop('charges', axis=1)

y = df_encoded['charges']

# 将数据集分为训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 显示训练集和测试集的形状

print(X_train.shape, X_test.shape, y_train.shape, y_test.shape)

4.2 算法建模

为了解决课题研究的业务问题，实现课题研究目标，我们选择了线性回归模型进行算法建模。线性回归是一种简单而常用的机器学习算法，它试图通过拟合一条直线来预测目标变量与特征变量之间的关系。

具体实现流程如下：

创建线性回归模型对象model = LinearRegression()。

使用训练集数据对模型进行训练model.fit(X_train, y_train)。

在建模过程中，我们使用了scikit - learn库中的LinearRegression类来实现线性回归算法。该类的核心参数包括fit_intercept（是否计算截距）等，默认情况下fit_intercept=True。

以下是相关的核心代码：

# 创建并训练线性回归模型

model = LinearRegression()

model.fit(X_train, y_train)

代码运行的主要结果是训练得到了一个线性回归模型，该模型可以用于对测试集数据进行预测。

为了更直观地展示模型的效果，我们对测试集进行了预测，并计算了模型的评估指标，包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和决定系数（R²）。

以下是相关的核心代码：

# 对测试集进行预测

y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型

mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

r2 = r2_score(y_test, y_pred)

# 输出评估结果print(f'平均绝对误差 (MAE): {mae}')print(f'均方误差 (MSE): {mse}')print(f'决定系数 (R²): {r2}')

从业务角度上解释，MAE表示预测值与真实值之间的平均绝对误差，MSE表示预测值与真实值之间的均方误差，R²则表示模型对数据的拟合程度，其值越接近1表示模型的拟合效果越好。

通过对这些评估指标的分析，我们可以了解模型的性能和准确性，并根据需要对模型进行进一步的优化和改进。

流程图形状要符合规范，必须要有且只有一个开始及一个结束块（圆头矩形），如果有可参考的图，也需要自己重新绘制。

采用什么工具库，具体哪个类实现算法，类的核心参数含义和如何设计，用表格说明核心参数的设置情况。见下表示例，根据实际情况设计。

编号	参数名	参数详细说明	设置值
1	fit_intercept	是否计算截距	True（默认）
2	normalize	是否对数据进行归一化处理	False（默认）
3	copy_X	是否复制特征矩阵 X	True（默认）
4	n_jobs	并行计算的数量	None（默认）

表4.1 算法核心参数设置表

第5章 模型评估与应用

5.1 模型评估

本研究课题属于回归问题，所选择的评估模型结果和性能的指标主要有平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和决定系数（R²）。

1. MAE：平均绝对误差表示预测值与真实值之间的平均绝对误差，计算公式为：MAE = (1 / n) * Σ|y_pred - y_true|，其中n为样本数量，y_pred为预测值，y_true为真实值。MAE的值越小，表示模型的预测精度越高。
2. MSE：均方误差表示预测值与真实值之间的均方误差，计算公式为：MSE = (1 / n) * Σ(y_pred - y_true)^2。MSE的值越小，表示模型的预测误差越小。
3. R²：决定系数表示模型对数据的拟合程度，其取值范围为[0, 1]，计算公式为：R² = 1 - Σ(y_pred - y_true)^2 / Σ(y_true - ȳ)^2，其中ȳ为真实值的均值。R²越接近1，表示模型的拟合效果越好。

使用scikit - learn库中的mean_absolute_error、mean_squared_error和r2_score函数来实现这些指标的计算。核心代码如下：

# 对测试集进行预测

y_pred = model.predict(X_test)# 评估模型

mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

r2 = r2_score(y_test, y_pred)# 输出评估结果print(f'平均绝对误差 (MAE): {mae}')print(f'均方误差 (MSE): {mse}')print(f'决定系数 (R²): {r2}')

结果截图和可视化：可以根据实际运行结果输出MAE、MSE和R²的值，并进行可视化展示，例如绘制柱状图或折线图来比较不同模型的性能。

从业务上解释，MAE和MSE较小说明模型对医疗费用的预测误差较小，R²接近1表示模型能够较好地拟合数据，能够为保险公司提供较为准确的医疗费用预测。

图5-1功能描述

5.2 模型应用

模型应用的方法和流程如下：

数据输入：将新的医疗保险数据准确地输入到模型中，这些数据应包括投保人的年龄、性别、BMI、吸烟状态、子女数量、所在地区等关键特征信息。确保数据的格式和内容与模型训练时所使用的数据相一致，以便模型能够正确地处理和理解这些输入信息。

模型预测：使用经过训练和优化的线性回归模型对输入的数据进行预测。模型会根据输入的特征信息，利用其学习到的数据模式和规律，计算出医疗费用的预测值。这个预测值将为保险公司提供有关潜在医疗费用的重要参考。

结果输出：将模型预测得到的医疗费用预测值输出给保险公司。这些预测结果可以帮助保险公司进行更准确的风险评估，了解不同投保人可能面临的医疗费用风险水平。同时，保险公司可以根据这些预测结果来制定更合理的保费策略，确保公司的稳健运营，并为投保人提供公平和合理的保险服务。

具体来说，可以通过编写函数来实现模型的应用，核心代码如下：

   def predict_medical_cost(new_data):

    # 对新数据进行预处理，使其格式与训练数据一致

    new_data_encoded = pd.get_dummies(new_data, columns=['sex','smoker','region'], drop_first=True)

    X_new = new_data_encoded.drop('charges', axis=1)

    # 进行预测

    y_pred_new = model.predict(X_new)

    return y_pred_new

结果截图和可视化：可以输入一些示例数据，并展示模型的预测结果，例如：

new_data = pd.DataFrame({

    'age': [30, 45],

   'ex': ['male', 'female'],

    'bmi': [25, 30],

    'children': [1, 2],

   'moker': [0, 1],

   'egion': ['north', 'outh']})

y_pred_new = predict_medical_cost(new_data)print(f'预测的医疗费用：{y_pred_new}')

结合图表，对模型应用的结果进行说明解释：可以绘制实际医疗费用与预测医疗费用的对比图，从业务上解释模型的预测效果如何，是否能够满足保险公司的需求，以及是否需要进一步改进模型。

总之，通过模型评估和应用，可以验证模型的性能和实用性，为保险公司提供有价值的决策支持。

第6章 总结及体会

（1） 总结

本课题通过对医疗保险数据的深入分析，构建了线性回归模型来预测医疗保险费用。在研究过程中，我们对数据进行了全面的统计分析和可视化展示，深入探究了数据的分布特征和相关性。通过数据预处理，包括数据清洗、特征工程等，提高了数据质量，为模型训练做好了准备。在模型训练和评估阶段，我们选择了合适的模型算法，并使用多种评估指标对模型进行了严格的评估和优化。

与已有结果相比，本课题的研究在一定程度上提高了医疗保险费用预测的准确性，但仍存在一些不足之处。例如，模型的复杂度还有待进一步提高，以更好地捕捉数据中的非线性关系。此外，数据集的规模相对较小，可能会影响模型的泛化能力。

对于进一步开展研究的见解与建议，我们可以考虑引入更多的特征变量，如投保人的职业、家族病史等，以丰富模型的输入信息。同时，可以尝试使用更先进的机器学习算法，如深度学习算法，来提高模型的性能。此外，扩大数据集的规模，增加数据的多样性，也有助于提高模型的泛化能力。

（2） 体会

在这个课题的研究过程中，我深刻体会到了大数据分析在实际应用中的重要性和挑战性。通过对医疗保险数据的分析，我不仅学到了数据分析和建模的技术，还了解了医疗保险行业的相关知识。

在研究过程中，我遇到了许多问题，如数据处理、模型选择和调优等。通过不断地学习和尝试，我逐渐解决了这些问题，提高了自己的能力。同时，我也意识到团队合作的重要性，与同学和老师的交流和讨论让我受益匪浅。

此外，我还体会到了数据的质量和准确性对模型性能的重要影响。在今后的学习和工作中，我将更加注重数据的收集和处理，确保数据的质量和可靠性。

总的来说，这个课题让我收获颇丰，不仅提高了我的专业能力，还培养了我的解决问题的能力和团队合作精神。我相信这些经验和体会将对我今后的发展产生积极的影响。