医疗保险费用预测回归分析数据集MedicalInsuranceCostPredictionRegressionAnalysis-peeyushgaur
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗保险, 费用预测, 回归分析, 机器学习, 数据分析, 预测模型, 风险评估, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的医疗保险费用预测相关数据，记录了患者的个人信息、健康状况以及医疗费用等关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含地区信息，可能涵盖多个区域。
数据维度：数据集包括年龄、体重指数（BMI）、子女数量、性别（二元变量）、地区（多类变量）、是否吸烟（二元变量）、医疗费用（charges）、以及多种预测模型（线性回归、支持向量回归）的预测值和误差值。
数据格式：CSV格式，文件名为reg_avging.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于医疗保险费用预测、模型评估以及回归分析等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于医疗保险费用预测、影响因素分析、模型比较等学术研究。
行业应用：为保险公司提供数据支持，用于风险评估、定价策略制定、以及客户价值分析。
决策支持：支持医疗保险行业的决策制定，优化保险产品设计和风险管理。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和金融风险管理等相关课程的实训数据。
此数据集特别适合用于探索医疗费用与个人特征之间的关系，以及评估不同预测模型的性能，帮助用户优化预测精度和提升决策效率。
