Descubra como a análise de dados de seguros com Python pode ser utilizada para desenvolver um modelo preditivo para estimar custos de seguro com base em características como idade, sexo, IMC, número de filhos, se a pessoa fuma ou não, e região de moradia. Aprenda como as técnicas de ciência de dados, como Pandas, NumPy, Seaborn, Scikit-Learn e otimização de hiperparâmetros, podem ser aplicadas para treinar, avaliar e melhorar o desempenho dos modelos.

Análise de Dados de Seguros com Python

Neste artigo, vamos explorar uma análise detalhada dos dados de um conjunto de seguros utilizando Python. O objetivo é desenvolver um modelo preditivo para estimar os custos de seguro com base em características como idade, sexo, IMC, número de filhos, se a pessoa fuma ou não, e região de moradia.

  • O artigo aborda a análise de dados de seguros utilizando Python.
  • O objetivo é desenvolver um modelo preditivo para estimar os custos de seguro com base em várias características.
  • O modelo levará em consideração fatores como idade, sexo, IMC, número de filhos, hábito de fumar e região de moradia.

Preparação dos Dados

O primeiro passo foi importar as bibliotecas necessárias e carregar o conjunto de dados em um DataFrame do Pandas. Em seguida, foi utilizada a técnica de Label Encoding para transformar variáveis categóricas em valores numéricos. Posteriormente, os dados foram normalizados para uma mesma escala utilizando o MinMaxScaler.

  • Foram importadas as bibliotecas necessárias e o conjunto de dados foi carregado em um DataFrame do Pandas.
  • Foi utilizada a técnica de Label Encoding para transformar variáveis categóricas em valores numéricos.
  • Os dados foram normalizados para uma mesma escala utilizando o MinMaxScaler.

Normalização dos Dados

A normalização dos dados é um processo essencial para preparar os dados antes de treinar modelos de machine learning. No contexto do seguro de saúde, a normalização foi realizada para garantir que todas as variáveis tivessem a mesma escala, facilitando a análise e o treinamento dos modelos.

  • A normalização dos dados foi realizada para garantir que todas as variáveis estivessem na mesma escala, facilitando a análise e o treinamento dos modelos de machine learning.
  • Os valores dos dados foram ajustados para ficarem entre 0 e 1, o que é fundamental para a correta interpretação das variáveis e para evitar viés nos modelos.

Análise Exploratória dos Dados

A análise exploratória dos dados foi conduzida para entender melhor as relações nos dados do seguro de saúde. Foram utilizadas estatísticas descritivas e gráficos gerados com o Seaborn para visualizar a distribuição dos dados e identificar variáveis com alta correlação com o valor do seguro.

  • Foram utilizadas estatísticas descritivas para compreender a distribuição e as características dos dados do seguro de saúde.
  • Gráficos gerados com o Seaborn foram empregados para visualizar a distribuição dos dados e identificar variáveis com alta correlação com o valor do seguro, como idade e IMC.

Seleção de Variáveis

Na seleção de variáveis, uma regressão linear (OLS) foi realizada como baseline. A análise dos p-valores indicou que a variável sexo não era estatisticamente significativa, levando à sua remoção do modelo. As demais variáveis, como idade, IMC, quantidade de filhos, fumante e região, foram mantidas para treinar os modelos preditivos.

  • Uma regressão linear (OLS) foi utilizada como linha de base na seleção de variáveis para o modelo.
  • A análise dos p-valores indicou que a variável sexo não era estatisticamente significativa, levando à sua remoção do modelo.
  • As variáveis restantes, como idade, IMC, quantidade de filhos, fumante e região, foram mantidas para treinar os modelos preditivos.

Modelos de Machine Learning

Os dados foram divididos em conjuntos de treino e teste para treinar e avaliar os modelos de machine learning. Três algoritmos supervisionados foram testados: regressão linear, árvore de decisão e regressão polinomial. Cada algoritmo foi avaliado quanto à sua capacidade de predição do custo do seguro de saúde.

  • Os dados foram divididos em conjuntos de treino e teste para treinar e avaliar os modelos de machine learning.
  • Três algoritmos supervisionados foram testados: regressão linear, árvore de decisão e regressão polinomial.
  • Cada algoritmo foi avaliado quanto à sua capacidade de predição do custo do seguro de saúde.

Comparação entre Random Forest Regressor e XGBoost Regressor

A performance no conjunto de teste foi similar entre eles, com R2 de aproximadamente 0.75 e erro absoluto médio (MAE) de 0.06. O XGBoost apresentou um resultado ligeiramente melhor, então foi escolhido para otimização dos hiperparâmetros com Grid Search:

  • Comparação de desempenho entre os modelos Random Forest Regressor e XGBoost Regressor
  • R2 de aproximadamente 0.75 e MAE de 0.06 para ambos os modelos
  • Escolha do XGBoost para otimização de hiperparâmetros

Isso testa combinações dos valores dos hiperparâmetros para encontrar a configuração ideal.

  • Utilização do Grid Search para encontrar a melhor combinação de hiperparâmetros
  • Teste de diferentes valores de hiperparâmetros para otimização do modelo

Desempenho do Modelo XGBoost Otimizado

O modelo XGBoost otimizado então foi treinado e obteve R2 de 0.93 e MAE de 0.02 no conjunto de treino. No conjunto de teste, R2 de 0.75 e MAE de 0.05. Houve uma melhora em relação ao modelo inicial, indicando que a otimização dos hiperparâmetros foi eficaz.

  • Desempenho do modelo XGBoost otimizado
  • R2 de 0.93 e MAE de 0.02 no conjunto de treino
  • Melhora em relação ao modelo inicial

Conclusões e Próximos Passos

Por meio das técnicas aplicadas, foi possível desenvolver um modelo com bom desempenho para estimar custos de seguros, treinando com algoritmos de Machine Learning em dados históricos. As próximas etapas seriam implantar o modelo já treinado em produção, fazendo predições em tempo real para novos clientes. Além disso, conforme novos dados são coletados, o modelo pode ser retreinado periodicamente para se manter atualizado e melhorar seu desempenho.

  • Desenvolvimento de um modelo com bom desempenho para estimar custos de seguros
  • Implantação do modelo em produção para predições em tempo real
  • Retreinamento periódico do modelo com novos dados para melhorar o desempenho

Conclusão

Através das técnicas aplicadas, foi possível desenvolver um modelo com bom desempenho para estimar custos de seguros, treinando com algoritmos de Machine Learning em dados históricos. A otimização dos hiperparâmetros melhorou ainda mais os resultados, resultando em maior precisão das predições. As próximas etapas incluem a implantação do modelo em produção para fazer predições em tempo real e a atualização periódica do modelo com novos dados para melhorar seu desempenho.