Modelo de aprendizaje automatizado para el cálculo de la prima vehicular y segmentación del consumidor.
El presente trabajo investigativo utiliza los conceptos y algoritmos de Machine Learning, Regresión Lineal Múltiple y K-Means, para mejorar la precisión en el cálculo de las primas vehiculares y la segmentación de sus respectivos clientes. Basado en esto, se desarrolló un modelo de Aprendizaje Autom...
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| Autore principale: | |
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| Altri autori: | |
| Natura: | bachelorThesis |
| Lingua: | spa |
| Pubblicazione: |
2025
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/24199 |
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Aggiungi Tag | Riassunto: | El presente trabajo investigativo utiliza los conceptos y algoritmos de Machine Learning, Regresión Lineal Múltiple y K-Means, para mejorar la precisión en el cálculo de las primas vehiculares y la segmentación de sus respectivos clientes. Basado en esto, se desarrolló un modelo de Aprendizaje Automatizado, que predice a través de variables como el sexo, valor vehículo, valor de prima actual, entre otras, cuanto sería la prima por pagar de cada cliente al momento de asegurar el vehículo. Además, con estas mismas variables el modelo también segmenta a los clientes dependiendo de sus características, dando así una mayor personalización de las primas vehiculares y determinado las categorías de posibilidad a pagar en los clientes, permitiendo así que futuros clientes que puedan tener características similares, se pueda tener una idea clara de cuanto deben de pagar por el valor de la prima vehicular. |
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