Automobile-Insurance-dataset

汽车理赔-机器学习练习，自由训练项目————大数据分析小学员，修改再修改

交通事故理赔审核

本比赛为个人练习赛，适用于入门二元分类模型，主要针对于数据新人进行自我练习、自我提高，与大家切磋。

任务类型：二元分类

背景介绍: 在交通摩擦（事故）发生后，理赔员会前往现场勘察、采集信息，这些信息往往影响着车主是否能够得到保险公司的理赔。训练集数据包括理赔人员在现场对该事故方采集的36条信息，信息已经被编码，以及该事故方最终是否获得理赔。我们的任务是根据这36条信息预测该事故方没有被理赔的概率。

数据文件（三个）： train.csv 训练集，文件大小 15.6mb
test.csv 预测集, 文件大小 6.1mb
sample_submit.csv 提交示例 文件大小 1.4mb

训练集中共有200000条样本，预测集中有80000条样本。

变量说明：

变量名	解释
CaseId	案例编号，没有实际意义
Q1	理赔员现场勘察采集的信息，Q1代表第一个问题的信息。信息被编码成数字，数字的大小不代表真实的关系。
Qk	同上，Qk代表第k个问题的信息。一共36个问题。
Evaluation	表示最终审核结果。0表示授予理赔，1表示未通过理赔审核。在test.csv中，这是需要被预测的标签