点数信息
www.dssz.net
注册会员
|
设为首页
|
加入收藏夹
您好,欢迎光临本网站!
[请登录]
!
[注册会员]
!
首页
移动开发
云计算
大数据
数据库
游戏开发
人工智能
网络技术
区块链
操作系统
模糊查询
热门搜索:
源码
Android
整站
插件
识别
p2p
游戏
算法
更多...
在线客服QQ:632832888
当前位置:
资源下载
搜索资源 - Medicare-Fraud-Prediction:使用机器学习模型(如逻辑回归,随机森林和支持向量机)基于索赔,预测潜在欺诈提供者,以可视化索赔发生-源码
下载资源分类
移动开发
开发技术
课程资源
网络技术
操作系统
安全技术
数据库
行业
服务器应用
存储
信息化
考试认证
云计算
大数据
跨平台
音视频
游戏开发
人工智能
区块链
在结果中搜索
所属系统
Windows
Linux
FreeBSD
Unix
Dos
PalmOS
WinCE
SymbianOS
MacOS
Android
开发平台
Visual C
Visual.Net
Borland C
CBuilder
Dephi
gcc
VBA
LISP
IDL
VHDL
Matlab
MathCAD
Flash
Xcode
Android STU
LabVIEW
开发语言
C/C++
Pascal
ASM
Java
PHP
Basic/ASP
Perl
Python
VBScript
JavaScript
SQL
FoxBase
SHELL
E语言
OC/Swift
文件类型
源码
程序
CHM
PDF
PPT
WORD
Excel
Access
HTML
Text
资源分类
搜索资源列表
Medicare-Fraud-Prediction:使用机器学习模型(如逻辑回归,随机森林和支持向量机)基于索赔,预测潜在欺诈提供者,以可视化索赔发生-源码
医疗保险欺诈预测 医疗保健领域的欺诈是医疗保险行业的主要关注之一。 消息人士称,由于虚假索赔,总支出大幅增加。 医疗保健欺诈有多种形式,提供商的几种常见欺诈类型是:对未提供的服务收费,重复的索赔提交,通过对更复杂或更昂贵的服务收费来歪曲服务。 该项目的目标是使用逻辑回归,随机森林估计量并基于索赔,预测潜在的欺诈提供者,并可视化索赔发生。 在检测潜在欺诈提供者的行为时,探索性分析将发现重要变量,以了解提供者索赔中的欺诈模式。 语言:Python
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-18
文件大小:532480
提供者:
weixin_42099151