Catalogue de la Bibliothèque de l'IFID
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Modélisation de la fraude sur les contrats d'assurance automobile à l'aide d'une approche d'apprentissage automatique / Ibtihel Ben Khedher in Les cahiers de l'IFID, 3 ([10/12/2021])
[article]
in Les cahiers de l'IFID > 3 [10/12/2021] . - 10 p.
Titre : Modélisation de la fraude sur les contrats d'assurance automobile à l'aide d'une approche d'apprentissage automatique : Cas d'une Compagnie d’assurance Type de document : texte imprimé Auteurs : Ibtihel Ben Khedher, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : 10 p. Langues : Français Catégories : 6 Politique, droit et économie:6.70 Finances et commerce:Finances:Assurance Mots-clés : Risque de fraude Machine Learning Patterns Apprentissage automatique supervisé Arbre de décision Forêt aléatoire Résumé : Ce présent article s’intéresse à aborder une approche innovante qui traite le risque de fraude par des méthodes d’apprentissage automatique supervisé, en utilisant des algorithmes de classification fondés soit sur un arbre binaire de décision, soit sur l’agrégation de plusieurs arbres de décision (forêts aléatoire) qui permettent de distinguer les assurés enclins à la fraude des assurés honnêtes et, in fine, de prédire l'existence d'une fraude dans une demande d'indemnisation déposée. [article] Modélisation de la fraude sur les contrats d'assurance automobile à l'aide d'une approche d'apprentissage automatique : Cas d'une Compagnie d’assurance [texte imprimé] / Ibtihel Ben Khedher, Auteur . - 2021 . - 10 p.
Langues : Français
in Les cahiers de l'IFID > 3 [10/12/2021] . - 10 p.
Catégories : 6 Politique, droit et économie:6.70 Finances et commerce:Finances:Assurance Mots-clés : Risque de fraude Machine Learning Patterns Apprentissage automatique supervisé Arbre de décision Forêt aléatoire Résumé : Ce présent article s’intéresse à aborder une approche innovante qui traite le risque de fraude par des méthodes d’apprentissage automatique supervisé, en utilisant des algorithmes de classification fondés soit sur un arbre binaire de décision, soit sur l’agrégation de plusieurs arbres de décision (forêts aléatoire) qui permettent de distinguer les assurés enclins à la fraude des assurés honnêtes et, in fine, de prédire l'existence d'une fraude dans une demande d'indemnisation déposée.
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