Medical Cost Prediction project

1. 출처 : Kaggle Data set - Medical Cost Personal Datasets

2. Data fields

   • Age: 피보험자의 나이

   • Sex: 피보험자의 성별

   • BMI: 피보험자의 체질량 지수 ( 체중(kg) / 키(m)^2 )

   • Children: 피보험자의 자녀의 수

   • Smoker: 흡연 여부 (yes / no)

   • Region: 피보험자가 거주하는 지역 (Southeast / Southwest / Northeast / Northwest)

   • Charges: 보험료

Contents

프로젝트 과정 NOTE

1. EDA 및 데이터 전처리
2. 변수 분석
3. Modeling
   • Linear Regression
   • Random Forest Regression
   • XGB Regression
   • Ridge Regression
   • KNN Regression
   • Gradient Boosting Regression

ML Models	Score
Gradient Boosting Regression	0.915826
XGBRegression	0.914670
RandomForestRegression	0.911131
KNN Regression	0.837118
LinearRegression	0.828913
RidgeRegression	0.828171

4. 하이퍼파라미터 튜닝 (GridsearchCV)

• min_sample_leaf = 5
• n_estimators = 90

최종모델

• 하이퍼 파라미터 튜닝한 Gradient Boosting Regression 모델
• Score
  • r_square score : 약 0.918
  • MAE : 약 0.163
  • MSE : 약 0.071
  • RMSE : 약 0.266

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