保险公司理赔支出预测的Python代码及数据集，健康保险理赔预测代码，包含特征数据分析与线性回归模型应用

简介：
本项目利用Python进行健康保险理赔支出预测，涵盖特征分析和线性回归建模。附带详尽数据集，适用于深入学习保险公司财务规划与风险评估。 根据Kaggle健康保险客户的特征数据集来预测医疗费报销支出。使用支持向量机模型取得了较好的预测效果。该数据集中包含以下字段：年龄（主要受益人的年龄）、性别（保险承包商的性别，分为女、男）、BMI（身体质量指数，用于衡量相对于身高而言体重是否过高或过低的理想指标为18.5至24.9之间）、儿童数量（健康保险覆盖的受抚养者人数）、吸烟状态以及地区信息。其中，地区字段描述了受益人在美国的具体居住地，包括东北、东南、西南和西北等区域。收费字段则记录了由健康保险支付给个人的实际医疗费用。 为了更好地理解各个特征与预测目标之间的关系，在进行模型训练之前进行了数据可视化分析以选择最优的特征组合。通过这种方式可以发现不同变量间的关系，并帮助提高最终的预测准确性。