预测保险单中的欺诈欺诈每年使保险公司损失数十亿美元。 如今，大多数保险公司都希望更好地了解欺诈行为，欺诈行为对公司的影响以及如何使用高级分析方法更好地控制欺诈行为。 我们有来自同一家公司的保险数据。 我的目标是通过使用机器学习模型更好地预测欺诈案件。 创建该存储库的主要目的是在数据上应用几种不同的模型，以了解与欺诈有关的因素并事先预测欺诈。 我将探索几种模型，例如KNN，SVM，逻辑回归，随机森林和朴素贝叶斯（Naive Bayes）等，然后看看哪种模型最能预测欺诈。 定义一个理想的指标来判

构建和部署机器学习Web应用程序以预测保险费用。 在这个项目中，我们将使用PyCaret训练机器学习管道，并使用Streamlit开源框架创建Web应用程序。 该Web应用程序将成为业务用户使用经过训练的机器学习管道从患者人口统计数据集中生成账单预测的简单界面。 患者账单预测 一家保险公司希望通过在住院时使用人口统计和基本患者健康风险指标更好地预测患者费用来改善现金流量预测。 因此，开发了用于使用患者的人口统计数据预测患者账单的机器学习回归算法。 利用Pycaret（ ）开发模型和管道。 优